Makine Öğrenimi (ML) ile gerçek dünyadaki bir kullanım senaryosunu nasıl çözeceğinizi ve Amazon SageMaker'ı kullanarak eyleme dönüştürülebilir sonuçlar üretmeyi öğreneceksiniz. "Practical Data Science with Amazon SageMaker" eğitimi, bir veri kümesinin analiz edilmesi ve görselleştirilmesinden verilerin hazırlanmasına ve özellik mühendisliğine kadar Makine Öğrenimi için tipik bir veri bilimi sürecinin aşamalarını anlatır. Katılımcılar ayrıca Amazon SageMaker ile model oluşturma, eğitim, ayarlama ve dağıtımın pratik yönlerini de öğrenecekler. Gerçek hayattaki kullanım örneği, müşteri sadakat programlarına bilgi sağlamak için müşteriyi elde tutma analizini içerir

Faaliyetler

"Practical Data Science with Amazon SageMaker" eğitim sunumları, grup alıştırmalarını ve uygulamalı laboratuvarları içerir.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Bize Ulaşın!

Önkoşullar

Kimler Katılmalı

Bu eğitim aşağıdaki rollere yöneliktir:

Geliştiriciler
Veri Bilimcileri

Neler Öğreneceksiniz

Bu eğitimde şunları yapmayı öğreneceksiniz:

Eğitim için bir veri kümesi hazırlama
Makine Öğrenimi modelini eğitme ve değerlendirme
Makine Öğrenimi modelini otomatik olarak ayarlama
Üretim için Makine Öğrenimi modeli hazırlama
Makine Öğrenimi modeli sonuçları hakkında eleştirel düşünün

Eğitim İçeriği

Modül 1: Makine öğrenimine giriş

ML Türleri
ML'de İş Rolleri
ML işlem hattındaki adımlar

Modül 2: Veri hazırlama ve SageMaker'a giriş

Eğitim ve test veri kümesi tanımlandı
SageMaker'a Giriş
Gösterim: SageMaker konsolu
Jupyter not defterinin başlatılması

Modül 3: Problem formülasyonu ve veri seti hazırlama

İş dünyasındaki zorluk: Müşteri kaybı
Müşteri kaybı veri kümesini inceleyin

Modül 4: Veri analizi ve görselleştirme

Gösteri: Veri kümenizi yükleme ve görselleştirme
Alıştırma 1: Özellikleri hedef değişkenlerle ilişkilendirme
Alıştırma 2: Nitelikler arasındaki ilişkiler
Gösterim: Verileri temizleme

Modül 5: Bir modeli eğitmek ve değerlendirmek

Algoritma türleri
XGBoost ve SageMaker
Gösterim: Verileri eğitme
Alıştırma 3: Tahminci tanımını tamamlama
Alıştırma 4: Hiper parametreleri ayarlama
Alıştırma 5: Modelin konuşlandırılması
Gösterim: SageMaker ile hiper parametre ayarlama
Gösterim: Model performansının değerlendirilmesi

Modül 6: Bir modeli otomatik olarak ayarlama

SageMaker ile otomatik hiper parametre ayarı
Alıştırma 6-9: İşleri ayarlama

Modül 7: Dağıtıma / üretime hazır olma

Bir modeli uç noktaya dağıtma
Test için A/B dağıtımı
Otomatik Ölçeklendirme
Gösterim: Otomatik ölçeklendirmeyi yapılandırma ve test etme
Gösterim: Hiper parametre ayarlama işini kontrol edin
Gösterim: AWS Otomatik Ölçeklendirme
Alıştırma 10-11: AWS Otomatik Ölçeklendirmeyi Ayarlayın

Modül 8: Hataların göreceli maliyeti

Çeşitli hata türlerinin maliyeti
Demo: İkili sınıflandırma sınırı

Modül 9: Amazon SageMaker mimarisi ve özellikleri

Amazon SageMaker not defterlerine VPC üzerinden erişme
Amazon SageMaker toplu dönüşümleri
Amazon SageMaker Temel Gerçeği
Amazon SageMaker Neo

Neden Bizi Seçmelisiniz

Practical Data Science with Amazon SageMaker Turkmenistan Eğitimi, Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli platformu üzerinden evinizin veya ofisinizin konforunda deneyimleyin. Uzman eğitmenlerimizle doğrudan iletişim kurun ve sınıf ortamının dinamizmini sanal dünyada yaşayın.

Canlı Oturumlar: Belirlenmiş bir takvim dahilinde, eğitmen ve diğer katılımcılarla eş zamanlı derslere katılın.
Tam Etkileşim: Aktiviteler, grup çalışmaları ve soru-cevap seanslarıyla eğitmeniniz ve iş arkadaşlarınızla sürekli iletişimde kalın.
Global Uzman Kadrosu: Sektörde derin tecrübeye sahip, uluslararası yetkinlikteki eğitmenlerden en güncel bilgileri öğrenin.
Uzmanlık: Bilginç IT Academy'nin 30 yılı aşkın eğitim tecrübesiyle, profesyonel kariyerinizde kalıcı beceriler edinin.
Ölçeklenebilir Çözümler: Turkmenistan ve dünya genelinde erişilebilen sınıflarımızla, bireysel veya kurumsal ihtiyaçlarınıza yönelik esnek planlama yapın.

Practical Data Science with Amazon SageMaker Turkmenistan Eğitimi için geleneksel ve en etkili öğrenme yöntemi olan yüz yüze eğitimi tercih edin. Bilginc IT Academy’nin özenle seçilmiş lokasyonlarında, profesyonel bir atmosferde kendinizi eğitime odaklayın.

Kıdemli Eğitmenler: Sektörde 10-20+ yıl saha deneyimi olan uzmanlardan, gerçek dünya senaryolarını dinleyin.
Modern Eğitim Alanları: Konforlu ve teknolojik altyapısı güçlü sınıflarda eğitim görün.
Butik Sınıf Yapısı: Sınırlı kontenjanla düzenlenen sınıflarımızda, eğitmeninizle birebir iletişim kurma fırsatı yakalayın.
Fiyat Garantisi: Sertifikasyon yolculuğunuzu en yüksek kalite ve rekabetçi fiyat garantisiyle tamamlayın.

Şirketinizin büyük ölçekli eğitim ihtiyaçlarını, Bilginç IT Academy’nin Practical Data Science with Amazon SageMaker Turkmenistan Eğitimi Onsite çözümüyle kendi ofisinizde çözün.

Özelleştirilmiş Müfredat: Şirketinizin projelerine veya spesifik iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış bir program.
Bütçe Optimizasyonu: Seyahat ve konaklama giderlerini ortadan kaldırarak bütçenizi verimli kullanın.
Takım Sinerjisi: Ekibinizle birlikte öğrenme deneyimini zenginleştirin ve iş birliğini artırın.
Performans Takibi: Çalışanlarınızın gelişimini ve katılımını kolaylıkla takip edin.

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+

Practical Data Science with Amazon SageMaker Turkmenistan Eğitimi

Önkoşullar

Kimler Katılmalı

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Neden Bizi Seçmelisiniz

Online Instructor-Led Learning (VILT)

Sınıf Ortamında Eğitim

Kurumsal Yerinde (Onsite) Eğitim

Practical Data Science with Amazon SageMaker Turkmenistan Eğitimi ve Kurs Takvimi