AWS Cloud9 for Data Science - Plan Szkolenia
AWS Cloud9 oferuje solidne środowisko do nauki o danych, umożliwiając użytkownikom tworzenie, testowanie i wdrażanie modeli danych za pomocą narzędzi opartych na chmurze. Ten kurs prowadzi uczestników przez konfigurowanie i zarządzanie środowiskiem nauki o danych w AWS Cloud9, z naciskiem na integrację z usługami AWS do przechowywania danych, przetwarzania i uczenia maszynowego.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych naukowców i analityków danych, którzy chcą korzystać z AWS Cloud9 w celu usprawnienia przepływów pracy w nauce o danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować środowisko nauki o danych w AWS Cloud9.
- Przeprowadzać analizę danych przy użyciu Python, R i Jupyter Notebook w Cloud9.
- Zintegrować AWS Cloud9 z usługami danych AWS, takimi jak S3, RDS i Redshift.
- Wykorzystanie AWS Cloud9 do opracowywania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
- Optymalizacja przepływów pracy w chmurze do analizy i przetwarzania danych.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AWS Cloud9 dla Data Science
- Przegląd funkcji AWS Cloud9 dla nauki o danych
- Konfigurowanie środowiska nauki o danych w AWS Cloud9
- Konfigurowanie Cloud9 dla Python, R i Jupyter Notebook
Pozyskiwanie i przygotowywanie danych
- Importowanie i czyszczenie danych z różnych źródeł
- Korzystanie z AWS S3 do przechowywania i dostępu do danych
- Wstępne przetwarzanie danych do analizy i modelowania
Data Analysis w chmurze AWS Cloud9
- Eksploracyjna analiza danych przy użyciu Python i R
- Praca z Pandas, NumPy i bibliotekami wizualizacji danych
- Analiza statystyczna i testowanie hipotez w Cloud9
Tworzenie modeli Machine Learning
- Tworzenie modeli uczenia maszynowego przy użyciu Scikit-learn i TensorFlow
- Szkolenie i ocena modeli w AWS Cloud9
- Używanie SageMaker z Cloud9 do opracowywania modeli na dużą skalę
Database Integracja i Management
- Integracja AWS RDS i Redshift z AWS Cloud9
- Przetwarzanie dużych zbiorów danych przy użyciu SQL i Python
- Obsługa dużych zbiorów danych za pomocą usług AWS
Wdrażanie i optymalizacja modeli
- Wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu AWS Lambda
- Używanie AWS CloudFormation do automatyzacji wdrażania
- Optymalizacja potoków danych pod kątem wydajności i opłacalności
Wspólny rozwój i bezpieczeństwo
- Współpraca nad projektami data science w Cloud9
- Używanie Git do kontroli wersji i zarządzania projektami
- Najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa danych i modeli w AWS Cloud9
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe zrozumienie koncepcji nauki o danych
- Znajomość programowania Python
- Doświadczenie ze środowiskami chmurowymi i usługami AWS
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Analitycy danych
- Inżynierowie uczenia maszynowego
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
AWS Cloud9 for Data Science - Plan Szkolenia - Booking
AWS Cloud9 for Data Science - Plan Szkolenia - Enquiry
AWS Cloud9 for Data Science - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (4)
Ilość informacji, ćwicenia
Lukasz Kowalski - Sii Sp. z o.o.
Szkolenie - AWS IoT Core
Wszystko w porządku, nic do poprawy
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Szkolenie - AWS Lambda for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Aplikacje IoT
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Szkolenie - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
później ten balans między teorią a praktyką był już znacznie lepszy. Ale początki były straszne. sposób wypowiadania się (język) bardzo spoko, zrozumiale, po ludzku
Lukasz Derkowski - NetworkedAssets Sp. z o.o.
Szkolenie - AWS CloudFormation
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Advanced Amazon Web Services (AWS) CloudFormation
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów chmury i programistów, którzy chcą używać CloudFormation do zarządzania zasobami infrastruktury w ekosystemie AWS.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Wdrażać szablony CloudFormation w celu automatyzacji zarządzania infrastrukturą.
- Zintegrować istniejące zasoby AWS z CloudFormation.
- Używać StackSets do zarządzania stosami na wielu kontach i w wielu regionach.
Anaconda Ecosystem for Data Scientists
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą korzystać z ekosystemu Anaconda do przechwytywania, zarządzania i wdrażania pakietów i przepływów pracy analizy danych na jednej platformie.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować komponenty i biblioteki Anaconda.
- Zrozumieć podstawowe pojęcia, funkcje i zalety Anaconda.
- Zarządzać pakietami, środowiskami i kanałami za pomocą Anaconda Navigator.
- Używanie pakietów Conda, R i Python do nauki o danych i uczenia maszynowego.
- Poznanie praktycznych przypadków użycia i technik zarządzania wieloma środowiskami danych.
Amazon DynamoDB for Developers
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zintegrować bazę danych DynamoDB NoSQL z aplikacją internetową hostowaną w AWS.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć integrację danych z DynamoDB.
- Zintegrować DynamoDB z aplikacjami internetowymi i mobilnymi.
- Przenosić dane w AWS za pomocą usług AWS.
- Wdrażać operacje za pomocą AWS DAX.
Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services
28 godzinSzkolenie "Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services" skupia się na prezentacji usług AWS w kontekście tworzenia rozwiązań IoT. Uczestnicy zdobędą umiejętności korzystania z konsoli zarządzania, narzędzia AWS CLI, oraz poznają architekturę AWS. Kurs obejmuje omówienie usługi AWS IoT Core, definiowanie urządzeń, generowanie certyfikatów, i nawiązywanie bezpiecznej komunikacji. Dodatkowo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować IoT Core z różnymi usługami AWS, w tym SNS, SQS, DynamoDB, S3, API Gateway, AWS Lambda, a także jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji, takimi jak Rekognition i Textract.
AWS IoT Core
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrażać urządzenia IoT i zarządzać nimi w AWS.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrażanie i zarządzanie backendem, bramą i urządzeniami na AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji dla różnych urządzeń.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać AWS IoT Greengrass do tworzenia, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.
AWS Lambda for Developers
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać AWS Lambda do tworzenia i wdrażania usług i aplikacji w chmurze, bez konieczności martwienia się o zapewnienie środowiska wykonawczego (serwery, maszyny wirtualne i kontenery, dostępność, skalowalność, pamięć masową itp.)
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfigurować AWS Lambda w celu wykonania funkcji.
- Zrozumieć FaaS (Funkcje jako usługa) i zalety rozwoju bezserwerowego.
- Budować, przesyłać i wykonywać funkcje AWS Lambda.
- Integracja funkcji Lambda z różnymi źródłami zdarzeń.
- Pakowanie, wdrażanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów z aplikacjami opartymi na Lambda.
Certified Cloud Security Professional (CCSP) - training
35 godzin___ is ___.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level / intermediate-level / advanced-level ___ who wish to use ___ to ___.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure ___.
- ___.
- ___.
- ___.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
AWS CloudFormation
7 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą używać AWS CloudFormation do automatyzacji procesu zarządzania infrastrukturą chmury AWS.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Włącz usługi AWS, aby rozpocząć zarządzanie infrastrukturą.
- Zrozumieć i stosować zasadę „infrastruktury jako kodu”.
- Poprawa jakości i obniżenie kosztów wdrażania infrastruktury.
- Pisanie AWS CloudFormation szablonów przy użyciu YAML.
Developing Serverless Applications on AWS Cloud9
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dowiedzieć się, jak skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe w AWS Cloud9 i AWS Lambda.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy architektury bezserwerowej.
- Skonfigurować AWS Cloud9 do tworzenia aplikacji bezserwerowych.
- Rozwijać, testować i wdrażać aplikacje bezserwerowe przy użyciu AWS Lambda.
- Zintegrować AWS Lambda z innymi usługami AWS, takimi jak API Gateway i S3.
- Optymalizacja aplikacji serverless pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 godzinPodsumowanie:
- Podstawy architektury i funkcji IoT
- "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
- Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
- Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
- Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
- Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
- Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych.
- Połączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
- Alerty i zdarzenia
- Kalibracja czujników
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 godzinStreszczenie:
- Podstawy architektury i funkcji IoT
- "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
- Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
- Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
- Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
- Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
- Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
- Łączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
- Praktyczne wykorzystanie Raspberry PI i AWS IoT Core do zbudowania inteligentnego urządzenia.
- Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem sieciowym.
Kaggle
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą uczyć się i budować swoją karierę w Data Science za pomocą Kaggle.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Dowiedzieć się o nauce o danych i uczeniu maszynowym.
- Poznaj analitykę danych.
- Dowiedzieć się o Kaggle i jak to działa.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfigurować niezbędne środowisko, aby rozpocząć opracowywanie Pandas przepływów pracy na dużą skalę z Modin.
- Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
- Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
- Szybsze wykonywanie operacji Pandas za pomocą Modin.
- Wdrożenie całego interfejsu API i funkcji Pandas.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać RAPIDS do tworzenia GPU przyspieszonych potoków danych, przepływów pracy i wizualizacji, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML itp.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia modeli danych za pomocą NVIDIA RAPIDS.
- Zrozumieć funkcje, komponenty i zalety RAPIDS.
- Wykorzystać GPU do przyspieszenia kompleksowych potoków danych i analiz.
- Wdrożenie akcelerowanego przez GPU przygotowywania danych i ETL za pomocą cuDF i Apache Arrow.
- Dowiedz się, jak wykonywać zadania uczenia maszynowego za pomocą algorytmów XGBoost i cuML.
- Twórz wizualizacje danych i wykonuj analizę wykresów za pomocą cuXfilter i cuGraph.