Practical Data Science with Amazon SageMaker

Questo corso fornisce un'introduzione pratica ai concetti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning (AI/ML) su AWS.

I partecipanti seguiranno il workflow di un data scientist, comprendendo il processo di sviluppo, addestramento e deployment di modelli ML utilizzando Amazon SageMaker.

Attraverso dimostrazioni pratiche e laboratori guidati, acquisiranno competenze fondamentali per collaborare con i team di data science e integrare modelli ML nelle proprie applicazioni.

• Conoscenza base di AWS (AWS Technical Essentials consigliato)
• Conoscenze base di programmazione in Python
• Conoscenze base di statistica

• Comprendere i diversi tipi di machine learning e il loro valore per il business
• Descrivere i processi, i ruoli e le responsabilità nella costruzione di sistemi ML
• Utilizzare gli strumenti AWS per la creazione di soluzioni ML su Amazon SageMaker
• Comprendere i passaggi per la preparazione, il training e la valutazione di un modello ML
• Deployare un modello su un endpoint e generare previsioni
• Identificare le sfide legate all'operazionalizzazione dei modelli ML
• Associare gli strumenti AWS alle rispettive funzioni ML

• DevOps Engineers
• Sviluppatori di applicazioni