0521 968 7740Mo–Fr, 8–17 Uhr
Machine-Learning-Projekte erfolgreich umzusetzen erfordert mehr als technisches Werkzeugwissen – entscheidend ist ein grundlegendes Verständnis von Konzepten, Rollen und dem strukturierten Ablauf einer ML-Pipeline. Diese Schulung vermittelt Dir Grundbegriffe und Typen des maschinellen Lernens und zeigt Dir Rollen und Verantwortlichkeiten, die in typischen ML-Projekten zusammenwirken. Du lernst die einzelnen Schritte einer ML-Pipeline kennen, von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis zur Bereitstellung, und erfährst, wie sich diese Schritte mit SageMaker konkret umsetzen lassen. Anhand praxisnaher Übungen und konkreter Anwendungsfälle durchläufst Du eine eigene ML-Pipeline in SageMaker und erkennst typische Fehlerquellen bei der Rollenverteilung und beim Aufbau der Pipeline. Die Schulung richtet sich an alle, die einen fundierten Einstieg in Data Science mit SageMaker suchen. Nach dem dreitägigen Training kannst Du eigene ML-Pipelines strukturiert aufbauen und die Ergebnisse sicher in bestehende Entwicklungsprozesse übertragen.
