Machine Learning Engineering on AWS, makine öğrenmesi çözümlerini AWS bulut ortamında tasarlamak, geliştirmek, dağıtmak ve operasyonel hale getirmek isteyen profesyoneller için hazırlanmış uygulamalı bir eğitim programıdır. Günümüzde işletmeler, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojilerini daha hızlı ve ölçeklenebilir şekilde kullanabilmek için bulut tabanlı platformlara yönelmektedir. AWS, sunduğu gelişmiş servisler sayesinde veri hazırlamadan model dağıtımına kadar tüm makine öğrenmesi yaşam döngüsünü desteklemektedir.

Bu eğitim boyunca katılımcılar; Amazon SageMaker AI, Amazon EMR, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Pipelines, Model Registry, MLOps, CI/CD, Model Monitoring ve veri işleme servisleri gibi AWS'nin önde gelen makine öğrenmesi çözümlerini kullanarak gerçek dünya senaryoları üzerinde çalışırlar.

Teorik bilgiler, laboratuvar çalışmaları ve uygulamalı projelerle desteklenen program sonunda katılımcılar, üretim ortamına hazır, ölçeklenebilir ve güvenli makine öğrenmesi çözümleri geliştirebilecek seviyeye ulaşırlar.

AWS Üzerinde Makine Öğrenmesi Mühendisliği Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Bu eğitimden maksimum fayda sağlamak için aşağıdaki bilgi ve deneyimler tavsiye edilir:

Temel Machine Learning kavramları bilgisi
Python programlama deneyimi
NumPy, Pandas ve Scikit-Learn gibi veri bilimi kütüphanelerine aşinalık
Bulut bilişim kavramları hakkında temel bilgi
AWS servisleri hakkında genel bilgi
Git veya benzeri versiyon kontrol sistemleri hakkında deneyim (tercihen)

Kimler Katılmalı

Bu eğitim aşağıdaki profesyoneller için uygundur:

Machine Learning Engineers
Data Scientists
AI Engineers
DevOps Engineers
Cloud Engineers
SysOps Engineers
Yazılım geliştiriciler
Veri mühendisleri
AWS üzerinde makine öğrenmesi projeleri geliştirmek isteyen profesyoneller

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim sonunda katılımcılar:

AWS üzerinde makine öğrenmesi çözümleri geliştirebilir.
Amazon SageMaker AI kullanarak model oluşturabilir ve eğitebilir.
Büyük veri kümelerini Amazon EMR ile işleyebilir.
Veri hazırlama ve özellik mühendisliği süreçlerini yönetebilir.
Doğru modelleme yaklaşımını seçebilir.
Model performansını değerlendirebilir ve optimize edebilir.
Hyperparameter Tuning uygulayabilir.
Üretim ortamına uygun model dağıtım stratejileri geliştirebilir.
MLOps süreçleri oluşturabilir.
Model ve veri kalitesini izleyebilir.
AWS ortamlarında güvenli makine öğrenmesi mimarileri tasarlayabilir.

Eğitim İçeriği

Makine Öğrenmesine ve AWS'e Giriş

Machine Learning Temelleri

Machine Learning Fundamentals
Denetimli ve denetimsiz öğrenme
Model yaşam döngüsü
İş problemlerinin ML çözümlerine dönüştürülmesi

AWS Üzerinde Makine Öğrenmesi

AWS Machine Learning ekosistemi
Amazon SageMaker AI
AWS ML servislerinin genel görünümü
Bulut tabanlı yapay zeka çözümleri

Responsible AI

Etik yapay zeka
Model adaleti
Açıklanabilir yapay zeka
Sorumlu yapay zeka uygulamaları

Makine Öğrenmesi Problemlerinin Analizi

İş Problemlerinin Değerlendirilmesi

ML kullanım senaryoları
İş hedeflerinin belirlenmesi
Başarı kriterlerinin oluşturulması

Eğitim Yaklaşımları

Eğitim stratejileri
Model geliştirme süreçleri
Algoritma seçimi

Veri İşleme ve Hazırlama

Veri Türleri ve Veri Yönetimi

Yapısal ve yapısal olmayan veriler
Veri toplama süreçleri
Veri depolama stratejileri

AWS Veri Depolama Servisleri

Amazon S3
AWS veri depolama seçenekleri
Doğru depolama çözümünü seçme

Keşifsel Veri Analizi (EDA)

Veri keşfi
Veri görselleştirme
Veri kalitesi analizi

Veri Dönüştürme ve Özellik Mühendisliği

Veri Temizleme

Eksik veri yönetimi
Hatalı verilerin düzeltilmesi
Tekrarlayan kayıtların temizlenmesi

Feature Engineering

Özellik oluşturma teknikleri
Özellik seçimi yöntemleri
Veri dönüşüm stratejileri

AWS Veri Dönüşüm Araçları

Amazon SageMaker Data Wrangler
Amazon EMR
SageMaker Processing

Modelleme Yaklaşımı Seçimi

SageMaker Yerleşik Algoritmaları

SageMaker Built-In Algorithms
Algoritma seçimi
Kullanım senaryoları

Amazon SageMaker Autopilot

AutoML
Otomatik model geliştirme
Model önerileri

Model Seçim Kriterleri

Performans değerlendirmesi
İş hedefleriyle uyumluluk
Maliyet optimizasyonu

Model Eğitimi

Model Training

Eğitim süreçleri
Eğitim altyapıları
Dağıtık eğitim yaklaşımları

Amazon SageMaker ile Model Eğitimi

SageMaker Training Jobs
Eğitim kaynaklarının yönetimi
Eğitim performansının optimizasyonu

Model Değerlendirme ve Optimizasyon

Model Performansı

Performans metrikleri
Doğruluk ve hata analizleri
Model karşılaştırmaları

Hyperparameter Tuning

Hyperparameter Optimization
Eğitim süresini azaltma teknikleri
Otomatik optimizasyon süreçleri

Model Dağıtımı ve Üretim Ortamları

Deployment Stratejileri

Gerçek zamanlı çıkarım
Batch inference
Edge deployment

Inference Altyapıları

Endpoint yönetimi
Container kullanımı
Kaynak optimizasyonu

A/B Testleri

Trafik yönlendirme stratejileri
Model karşılaştırmaları
Canary deployment yaklaşımları

AWS ML Güvenliği

Erişim ve Kimlik Yönetimi

IAM politikaları
Rol bazlı erişim
Güvenli ML ortamları

Ağ Güvenliği

Network access controls
VPC entegrasyonu
Veri koruma mekanizmaları

CI/CD Güvenliği

Güvenli dağıtım süreçleri
Pipeline güvenliği
Güvenlik kontrolleri

MLOps ve Otomasyon

MLOps Temelleri

Machine Learning Operations (MLOps)
Model yaşam döngüsü yönetimi
Sürekli entegrasyon ve teslimat

SageMaker Pipelines

Amazon SageMaker Pipelines
Workflow otomasyonu
Süreç standardizasyonu

Model Registry

Amazon SageMaker Model Registry
Model versiyonlama
Model yönetişimi

Model ve Veri Kalitesi İzleme

Model Monitoring

SageMaker Model Monitor
Performans takibi
Üretim ortamı gözlemlenebilirliği

Data Drift ve Model Drift

Veri sapmalarının tespiti
Model performans değişimleri
Otomatik iyileştirme süreçleri

Otomatik Sorun Giderme ve Sürekli İyileştirme

Anomali tespiti
Otomatik düzeltme mekanizmaları
Performans optimizasyonu
Operasyonel mükemmellik

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

AWS Üzerinde Makine Öğrenmesi Mühendisliği Azerbaijan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Azerbaijan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Machine Learning Engineering on AWS Azerbaijan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Machine Learning Engineering on AWS Azerbaijan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Azerbaijan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Machine Learning Engineering on AWS Azerbaijan Eğitimi