欢迎阅读“数据科学家和 DevOps 工程师使用 AWS 的实用 MLOps”

您准备好将您在人工智能和机器学习 (AI/ML) 开发或数据科学方面的职业推向新的高度了吗？这门综合课程是为那些渴望在这些领域取得优异成绩的个人精心设计的，提供超越基础知识的生产水平思维方式。

课程概述：使用 AWS 掌握 MLOps

**1. 提升你的技能：

• 使用 AWS 云设计、构建、部署、优化、训练、调整和维护 ML 解决方案。
• 采用专为机器学习量身定制的生产级思维模式，并结合 DevOps 最佳实践。

**2. 超越基础：

• 在广泛的基于云的数据集上采用模型训练最佳实践。
• 展示部署最佳实践方面的专业知识以实现一致的功能。
• 实施运营最佳实践以保证零停机。

**3. 结构化学习路径：

• 遵循逻辑、结构化的路径，并提供深入的解释、实践练习和相关演示。
• 通过在 AWS 上实施可扩展的解决方案，熟练地应对现实世界的业务挑战。

课程结构：精通之旅

第 1 部分：AWSMLOPS 课程和讲师简介

• 熟悉课程目标和经验丰富的导师。

第 2 部分：了解 MLOps

• 深入研究 MLOps 的核心概念，了解其意义和应用。

第 3 节：数据科学家的 DevOps 原则

• 探索为数据科学家量身定制的 DevOps 原则，缩小开发和运营之间的差距。

第 4 部分：AWS 入门

• 熟悉AWS平台，为后续部分奠定基础。

第 5-16 节：深入探索

• 全面探讨关键主题，包括 AWS CodeBuild、AWS CodeDeploy、AWS CodePipeline、Docker 容器、Amazon SageMaker、功能工程、SageMaker Pipelines 等等。

实践学习：实际应用

涵盖的工具和技术：

• 数据摄取和收集
• 数据处理和 ETL（提取、转换、加载）
• 数据分析与可视化
• 模型训练和部署/推理
• 机器学习的操作方面
• AWS 机器学习应用程序服务
• 笔记本电脑和集成开发环境 (IDE)
• 使用 AWS CodeCommit 进行版本控制
• 亚马逊 Athena、AWS Batch、亚马逊 EC2
• Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)、AWS Glue
• 亚马逊 CloudWatch、AWS Lambda
• Amazon S3 的存储和可扩展性

获取课程材料：

• 所有课程材料（包括源代码）均可在 GitHub 上获取，以便从任何地方方便地访问。
• 通过轻松访问最新更新，了解最新进展。

踏上 MLOps 之旅：立即提升您的技能

为什么选择这门课程？

• 结合 DevOps 实践，获得针对 AI/ML 量身定制的生产级思维方式。
• 熟练掌握在个人笔记本电脑之外的可扩展数据集上部署解决方案。
• 全面探索对 MLOps 至关重要的 AWS 服务。
• 用于实际学习的真实应用程序和实践项目。

您在 MLOps 方面的成功从这里开始：

• 为自己配备 AWS 平台上的最新工具和最佳实践。
• 充满信心地应对复杂的业务挑战。
• 在 MLOps 世界中将您的职业生涯推向新的高度。

立即注册：利用 AWS 快速掌握 MLOps。单击“立即注册”按钮即可开始变革性的学习之旅。将您的 AI/ML 和 DevOps 技能提升到新的水平，并有效解决复杂的业务挑战。您在 MLOps 世界中的成功从现在开始！