Practical Data Science with Amazon SageMaker
In questo corso imparerete a risolvere un caso d’uso del mondo reale con il machine learning (ML) e a produrre risultati concreti utilizzando Amazon SageMaker. Il corso ripercorre le fasi di un tipico processo di scienza dei dati per l’apprendimento automatico, dall’analisi e visualizzazione di un set di dati alla preparazione dei dati e all’ingegnerizzazione delle caratteristiche. I partecipanti apprenderanno anche gli aspetti pratici della costruzione, dell’addestramento, della messa a punto e della distribuzione dei modelli con Amazon SageMaker. Un caso d’uso reale comprende l’analisi della retention dei clienti per informare i programmi di fidelizzazione.
COD: AW-PDSASM
Categorie: AWS
Chi dovrebbe partecipare
- Sviluppatori
- Data Scientists
Prerequisiti
- Familiarità con il linguaggio di programmazione Python
- Conoscenza di base del Machine Learning
In questo corso imparerete a:
- Preparare un set di dati per l’addestramento
- Addestrare e valutare un modello di apprendimento automatico
- Mettere a punto automaticamente un modello di apprendimento automatico
- Preparare un modello di apprendimento automatico per la produzione
- Riflettere in modo critico sui risultati del modello di apprendimento automatico
- Preparare un set di dati per il training
- Addestrare e valutare un modello di machine learning
- Mettere a punto automaticamente un modello di machine learning
- Preparare un modello di machine learning per la produzione
Durata – 1 giorno
Erogazione – in Aula, On Site, Remoto
Requisiti PC e SW:
- Connessione Internet
- Web browser, Google Chrome
- Zoom
Lingua
- Formatore: Italiano
- Laboratori: Inglese
- Slide: Inglese
