Préparation à l'examen : Ingénieur certifié AWS en apprentissage automatique - Associate
Partenaire officiel
AWS
Description de la formation
Ce cours de niveau intermédiaire vous prépare à l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) en fournissant une exploration complète des sujets d'examen. Vous vous plongerez dans les domaines clés couverts à l'examen, en comprenant comment ils sont liés au développement de solutions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sur la plateforme AWS. Grâce à des explications détaillées et à des démonstrations de questions de style d'examen, vous renforcerez vos connaissances, identifierez les lacunes dans votre compréhension et acquerrez des stratégies précieuses pour aborder les questions de manière efficace. Le cours comprend une revue de questions d'exemple de style d'examen, pour vous aider à reconnaître les réponses incorrectes et à affiner vos capacités de passation d'examen. À la fin, vous aurez une solide compréhension des concepts et des applications pratiques testés à l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).
Sommaire du cours
Introduction
Domaine 1 : Préparation des données pour l'apprentissage automatique (ML)
Domaine 2 : Développement de modèles ML
Domaine 3 : Déploiement et orchestration de flux de travail ML
Domaine 4 : Surveillance, maintenance et sécurité des solutions ML
Prérequis pour ce cours
Vous n'êtes pas tenu de suivre une formation spécifique avant de prendre ce cours. Cependant, les connaissances préalables suivantes sont recommandées avant de passer l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01). Connaissances générales en TI Les apprenants sont invités à avoir les connaissances suivantes :
• Une expérience d'au moins 1 an dans un rôle connexe, tel que développeur de logiciels backend, développeur DevOps, ingénieur de données ou scientifique de données.
• Compréhension de base des algorithmes ML courants et de leurs cas d'utilisation • Fondements de l'ingénierie de données, y compris la connaissance des formats de données courants, de l'ingestion et de la transformation pour travailler avec les pipelines de données ML • Connaissances de l'interrogation et de la transformation des données • Connaissances des meilleures pratiques de génie logiciel pour le développement, le déploiement et le débogage de code modulaire et réutilisable • Familiarité avec la provision et la surveillance des ressources ML sur le Cloud et sur site • Expérience avec les pipelines de continuité et de livraison continues (CI/CD) et l'infrastructure en tant que code (IaC) • Expérience avec les référentiels de code pour le contrôle de version et les pipelines CI/CD
Audience pour ce cours
Ce cours est destiné aux individus qui se préparent à l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01)