Explore Amazon SageMaker Studio helps data scientists prepare, build, train, deploy, and monitor machine learning (ML) models.

Amazon SageMaker Studio helps data scientists prepare, build, train, deploy, and monitor machine learning (ML) models quickly. It does this by bringing together a broad set of capabilities purpose-built for ML. This course prepares experienced data scientists to use the tools that are a part of SageMaker Studio, including Amazon CodeWhisperer and Amazon CodeGuru Security scan extensions, to improve productivity at every step of the ML lifecycle.

Course level: Advanced
Duration: 3 days
Activities

This course includes presentations, hands-on labs, demonstrations, discussions, and a capstone project.

WHO SHOULD ATTEND?

Experienced data scientists who are proficient in ML and deep learning fundamentals

Daha fazla +

Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz.

Önkoşullar

Experience using ML frameworks
Python programming experience
At least 1 year of experience as a data scientist responsible for training, tuning, and deploying models
AWS Technical Essentials

Daha fazla +

Neler Öğreneceksiniz

Accelerate the process to prepare, build, train, deploy, and monitor ML solutions using Amazon SageMaker Studio

Daha fazla +

Outline

Day 1

Module 1: Amazon SageMaker Studio Setup

JupyterLab Extensions in SageMaker Studio
Demonstration: SageMaker user interface demo

Module 2: Data Processing

Using SageMaker Data Wrangler for data processing
Hands-On Lab: Analyze and prepare data using Amazon SageMaker Data Wrangler
Using Amazon EMR
Using AWS Glue interactive sessions
Using SageMaker Processing with custom scripts

Module 3: Model Development

SageMaker training jobs
Built-in algorithms
Bring your own script
Bring your own container
SageMaker Experiments

Day 2

Module 3: Model Development (continued)

SageMaker Debugger
Hands-On Lab: Analyzing, Detecting, and Setting Alerts Using SageMaker Debugger
Automatic model tuning
SageMaker Autopilot: Automated ML
Demonstration: SageMaker Autopilot
Bias detection
SageMaker Jumpstart

Module 4: Deployment and Inference

SageMaker Model Registry
SageMaker Pipelines
SageMaker model inference options
Scaling
Testing strategies, performance, and optimization

Module 5: Monitoring

Amazon SageMaker Model Monitor
Discussion: Case study
Demonstration: Model Monitoring

Day 3

Module 6: Managing SageMaker Studio Resources and Updates

Accrued cost and shutting down
Updates
Capstone

Environment setup

Challenge 1: Analyze and prepare the dataset with SageMaker Data Wrangler
Challenge 2: Create feature groups in SageMaker Feature Store
Challenge 3: Perform and manage model training and tuning using SageMaker Experiments
(Optional) Challenge 4: Use SageMaker Debugger for training performance and model optimization
Challenge 5: Evaluate the model for bias using SageMaker Clarify
Challenge 6: Perform batch predictions using model endpoint
(Optional) Challenge 7: Automate full model development process using SageMaker Pipeline

Hands-On Lab: Data processing using Amazon SageMaker Processing and SageMaker Python SDK
SageMaker Feature Store
Hands-On Lab: Feature engineering using SageMaker Feature Store
Hands-On Lab: Analyze and prepare data at scale using Amazon EMR
Hands-On Lab: Using SageMaker Experiments to Track Iterations of Training and Tuning Models
Hands-On Lab: Using SageMaker Clarify for Bias and Explainability
Hands-On Lab: Using SageMaker Pipelines and SageMaker Model Registry with SageMaker Studio
Hands-On Lab: Inferencing with SageMaker Studio

Daha fazla +

Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Neden bizi tercih ettiniz?

Bilginç'ten daha önce eğitim aldım ve memnun kaldım.

Daha önce farklı bir kurumdan aldığım eğitimden memnun kalmadım.

Diğer

IT departmanınızda kaç kişi çalışıyor?

0 – 50

50 – 250

250 – 1000

1000+

Amazon SageMaker Studio for Data Scientists Eğitimi Azerbaycan

Kardeş ülke Azerbaycan (resmi adıyla Azerbaycan Cumhuriyeti) Kafkasya’da, Güney Kafkas Dağları bölgesinde bulunmaktadır. Çok zengin bir kültüren mirasa sahip olan Azerbaycan’ın, Hazar Denizi, Rusya, Gürcistan, Ermenistan ve İran gibi sınır komşuları vardır. Kafkasya’nın en büyük yüzölçümlü ülkesi olan Azerbaycan’da harika bir doğa çeşitliliği mevcut olup, hayvan yaşamının zenginliği de dikkat çekicidir. Üniter bir devlet olan Azerbaycan’ın Cumhurbaşkanı İlham Aliyev, resmi dili Azerice’dir.

Farsça Azar (Ateş) ve Payegan (Muhafız) kelimelerinin birlikteliğinden adını alan Azerbaycan Ateşler Ülkesi olarak da bilinmektedir. Bakü’de bulunan Flame Towers ülkenin en turistik yerlerinden biridir. Ülkede çok sayıda yanardağ ve petrol yatağı bulunmaktadır. Azerbaycan’ın mutlaka görülmesi gereken yerleri arasında Bakü’deki Alev Kuleleri, Kız Kalesi, Ateşgah, Targovi Caddesi ve Bakü Bulvarı’nın yanı sıra farklı şehirlerdeki Şeki Hanları Sarayı, Kobustan Milli Parkı, Han Bağı, Kebele ve Göygöl Milli Parkı sayılabilir.

Azerbaycan Amazon SageMaker Studio for Data Scientists Eğitimi

Önkoşullar

Neler Öğreneceksiniz

Outline

Eğitim Tarihleri