Descrizione del corso
Questo corso ti prepara per poter sostenere l'esame AWS Certified Machine Learning – Specialty, che dimostra la tua capacità di progettare, implementare, distribuire e gestire soluzioni di machine learning (ML).
In questo corso imparerai a conoscere l'organizzazione dell'esame ed i meccanismi delle sue domande, esplorandone inoltre i domini tecnici. Esaminerai i principali servizi di AWS e i concetti chiave dei domini d'esame:
- Data engineering
- Analisi esplorativa dei dati
- Modellazione
- Implementazione e operazioni di Machine Learning
Imparerai anche le strategie chiave per sostenere il test e le metterai in pratica, affrontando diverse domande di studio. Una volta affinate le tue abilità , avrai la possibilità di partecipare a un quiz che ti aiuterà a valutare le tue aree di forza e di debolezza, in modo da sapere su cosa concentrare maggiormente i tuoi studi pre-esame.
Livello: IntermedioModalità : DigitaleDurata: 4 oreFormat - Presentazioni multimediali- Domande di studio con spiegazione passo per passo- Ulteriori quiz e domande di studio
Obiettivi del corso
Una volta completato il corso, sarai in grado di:
- Identificare i tuoi punti di forza e di debolezza in ogni dominio d'esame, in modo da sapere su cosa concentrarti maggiormente nello studio.
- Descrivere gli argomenti e i concetti tecnici che compongono ogni dominio d'esame.
- Riassumere gli aspetti logistici e le dinamiche dell'esame e delle sue domande.
- Usare strategie efficaci per affrontare lo studio e l'esame.
Destinatari principali
Questo corso è destinato a:- Professionisti del ML con almeno un anno di esperienza pratica che si stanno preparando per sostenere l'esame AWS Certified Machine Learning – Specialty.
Prerequisiti
È consigliabile che i partecipanti a questo corso possiedano:
- Una competenza che permetta l'intuizione degli algoritmi di ML di base e l'esecuzione dell'ottimizzazione degli iperparametri di base.
- La comprensione della pipeline di ML e dei suoi componenti.
- Esperienza con i framework di ML e deep learning.
- Comprensione ed esperienza nell' ambito dell'addestramento dei modelli, della loro implementazione e delle best practice operative.
Iscriversi
www.aws.training
Struttura del corso
Modulo 0: Introduzione al corso
Modulo 1: Panoramica dell'esame e strategie per affrontare il test
- Panoramica sull'esame, organizzazione, punteggio e interfaccia utente
- Meccanismo e struttura delle domande
- Strategie per sostenere il test
Modulo 2: Dominio 1 - Data Engineering
- Dominio 1.1: Repository di dati per ML
- Dominio 1.2: Identificare e implementare una soluzione per l'acquisizione di dati
- Dominio 1.3: Identificare e implementare una soluzione per la trasformazione dei dati
- Domande di studio con spiegazione passo per passo
- Quiz del dominio 1
Modulo 3: Dominio 2 - Analisi esplorativa dei dati
- Dominio 2.1: Ripulire e preparare i dati per la modellazione
- Dominio 2.2: Eseguire la progettazione delle funzioni
- Dominio 2.3: Analizzare e visualizzare i dati per il ML
- Domande di studio con spiegazione passo per passo
- Quiz dominio 2
Modulo 4: Dominio 3 - Modellazione
- Dominio 3.1: Formulazione dei problemi aziendali come problemi di ML
- Dominio 3.2: Selezione di uno o più modelli appropriati per un determinato problema di ML
- Dominio 3.3: Addestramento dei modelli di ML
- Dominio 3.4: Esecuzione dell'ottimizzazione degli iperparametri
- Dominio 3.5: Valutazione dei modelli di ML
- Domande di studio con spiegazione passo per passo
- Quiz del dominio 3
Modulo 5: Dominio 4 - Implementazione e operazioni di ML
- Dominio 4.1: Creare soluzioni di ML per prestazioni, disponibilità , scalabilità , resilienza e tolleranza ai guasti
- Dominio 4.2: Consigliare e implementare i servizi e le funzionalità di ML appropriati per un determinato problema
- Dominio 4.3: Applicare le pratiche di sicurezza di base di AWS alle soluzioni di ML
- Dominio 4.4: Distribuzione e operazionalizzazione delle soluzioni di ML
- Domande di studio con spiegazione passo per passo
- Quiz dominio 4
Modulo 6: Domande supplementari di studio
- Possibilità di affrontare ulteriori domande di studio
Modulo 7: Materiale di studio consigliato
- Link al blog AWS, alla documentazione, alle domande frequenti e ad altro materiale di studio consigliato per l'esame
Modulo 8: Conclusione del corso
- Come iscriversi all'esame
- Riepilogo del corso
- Feedback sul corso
