Cloud-Architektenausbildung: ML, NLP und Big Data in der AWS Cloud
- Entwicklung eines umfassenden Verständnisses von AWS und Cloud-Architekturtechniken
- Grundlagen der AWS Cloud-Entwicklung und Cloud-Architektur entdecken
- Erstellen und Bereitstellen von Cloud-Infrastrukturen und AWS Cloud-Netzwerken
- Untersuchen von AWS Cloud-Sicherheit, GitHub-Integration und Python für Cloud-Software
Grundlagen der Cloud-Computing-Technologie
- Analyse der AWS Cloud-Computing-Rolle bei Big Data-Verarbeitung und ML-Aufgaben
- Erkundung skalierbarer Cloud-Speicherlösungen für ML
- Wichtige Eigenschaften der Cloud-Architektur, die erweiterte Analysen ermöglichen
Verwaltung von Big Data auf AWS Cloud
- Erstellen von Datenpipelines für groß angelegte Cloud-Datendienste
- Nutzung von AWS Cloud-Frameworks wie Apache Spark und Hadoop
- Optimierung von Speicher, Abfragen und Visualisierungen für Big-Data-Flüsse
Maschinelles Lernen in der AWS Cloud
- Verwendung von AWS-nativen ML-Plattformen wie AWS SageMaker
- Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen in der AWS Cloud
- Verwalten großer Datensätze für effizientes ML-Training
Erweiterte AWS Big Data- und ML-Workflows
- Integration von Big Data-Analysen in ML-Workflows innerhalb AWS Cloud
- Sicherstellung von Leistung, Sicherheit und Compliance in datenintensiven AWS-Projekten
- Fallbeispiele zu Big Data- und ML-Lösungen in AWS Cloud-Umgebungen