Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario
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Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario
Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del corso Corso The Machine Learning Pipeline on AWS (MLDWTS):
Certificazione del corso
Esame AWS Certified Machine Learning – Specialty;
L’esame di certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) è progettato per valutare le competenze avanzate dei candidati nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni di machine learning su AWS. L’esame copre tematiche come la scelta degli algoritmi appropriati, la preparazione dei dati, la formazione e il perfezionamento dei modelli, e il deployment e l’ottimizzazione delle soluzioni di machine learning.
L’obiettivo principale è garantire che i candidati dimostrino una conoscenza approfondita delle best practice e delle soluzioni avanzate AWS per lo sviluppo di applicazioni di machine learning. Durante l’esame, i candidati affronteranno argomenti quali la progettazione di architetture scalabili e sicure, l’uso di servizi AWS come SageMaker e l’integrazione con altri servizi AWS per l’analisi dei dati.
Contenuti del corso
Module 1: Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline
Module 2: Introduction to Amazon SageMaker
Module 3: Problem Formulation
Si consiglia la partecipazione ai seguenti corsi:
Esame AWS Certified Machine Learning – Specialty;
L’esame di certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) è progettato per valutare le competenze avanzate dei candidati nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni di machine learning su AWS. L’esame copre tematiche come la scelta degli algoritmi appropriati, la preparazione dei dati, la formazione e il perfezionamento dei modelli, e il deployment e l’ottimizzazione delle soluzioni di machine learning.
L’obiettivo principale è garantire che i candidati dimostrino una conoscenza approfondita delle best practice e delle soluzioni avanzate AWS per lo sviluppo di applicazioni di machine learning. Durante l’esame, i candidati affronteranno argomenti quali la progettazione di architetture scalabili e sicure, l’uso di servizi AWS come SageMaker e l’integrazione con altri servizi AWS per l’analisi dei dati.
ESIS Italia
DGS S.p.a.
Consorzio Di Formazione Professionale Per Le Tecno
Fast Lane Italia
Module 4: Preprocessing
Module 5: Model Training
Module 6: Model Evaluation
Module 7: Feature Engineering and Model Tuning
Module 8: Deployment
Tipologia
Corso di Formazione con Docente
Docenti
I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
Infrastruttura laboratoriale
Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota. Ogni partecipante dispone di un accesso per impleme…
Vega Training
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