نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آمادگی آزمون جامع برای دانشیار مهندسی یادگیری ماشین دارای گواهی AWS - هر کسی که به دنبال قبولی در این آزمون است! مقدمه ای بر AWS و مهندسی داده های یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) یادگیری ماشینی در استقرار و نظارت بر چارچوب های یادگیری ماشین مدل AWS Deep Learning AWS خدمات یادگیری ماشینی Big Data و یادگیری ماشین امنیت و انطباق پیش نیازها: شرکت کنندگان باید درک اولیه از ماشین داشته باشند. یادگیری مفاهیم و آشنایی با خدمات AWS تجربه قبلی در علم داده یا زمینه های مرتبط مفید است اما اجباری نیست. این دوره بر آمادگی آزمون جامع، از جمله دانش تئوری، بدون آزمایشگاه های عملی یا اجرای عملی زیرساخت های ابری تمرکز دارد.
آمادگی دستیار مهندس یادگیری ماشین دارای گواهینامه AWS
آمادگی آزمون جامع برای دانشیار مهندسی یادگیری ماشین دارای گواهی AWS - هر کسی که به دنبال قبولی در این آزمون است!
مهندس یادگیری ماشین دارای گواهینامه AWS - آزمون کاردانی چیست؟
آزمون مهندس خبره ماشین یادگیری - AWS تخصص شما را در استفاده از خدمات یادگیری ماشینی AWS برای ساخت، آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین تأیید میکند. این دوره راهنمای جامعی برای آماده شدن برای این گواهینامه ارائه می دهد، که تمام موضوعات کلیدی را پوشش می دهد و اطمینان می دهد که شما برای امتحان آماده هستید.
چرا قبولی در این امتحان مهم است؟
دستیابی به گواهینامه مهندس یادگیری ماشین دارای گواهینامه AWS - مهارت شما در یادگیری ماشین و توانایی شما در استفاده موثر از خدمات AWS را نشان می دهد. این فرصتهای شغلی متعددی را باز میکند و مهارتهای شما را برای کارفرمایان بالقوه تأیید میکند و شما را به یک دارایی ارزشمند در صنعت فناوری تبدیل میکند.
مزایای یادگیری برای امتحان:
- پیشرفت شغلی: رزومه خود را با یک گواهینامه بسیار معتبر تقویت کنید.
- دانش عمیق: درک جامعی از خدمات و بهترین شیوه های یادگیری ماشین AWS به دست آورید.
- مهارت های عملی: یاد بگیرید که مفاهیم یادگیری ماشین را با استفاده از ابزارهای AWS که به طور گسترده در صنعت استفاده می شود، به کار ببرید.
چه کسی باید آن را یاد بگیرد:
- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: به دنبال تأیید و تقویت مهارتهای یادگیری ماشینی AWS خود هستند.
- متخصصان فناوری اطلاعات: علاقه مند به تخصص در یادگیری ماشین و محاسبات ابری هستند.
- دانشجویان و فارغ التحصیلان: مشتاق ایجاد شغلی در زمینه یادگیری ماشینی و فناوریهای ابری.
- افراد حرفه ای به دنبال گواهینامه: افرادی که قصد قبولی در آزمون مهندس یادگیری ماشین گواهی شده AWS را دارند.
نیازهای اساسی:
شرکتکنندگان باید درک اساسی از مفاهیم یادگیری ماشین و آشنایی با خدمات AWS داشته باشند. تجربه قبلی در علم داده یا زمینه های مرتبط مفید است اما اجباری نیست. این دوره بر آمادگی آزمون جامع، از جمله دانش تئوری، بدون آزمایشگاه های عملی یا اجرای عملی زیرساخت های ابری تمرکز دارد.
تمرکز دوره:
این دوره بر آمادگی آزمون جامع، از جمله دانش تئوری، برای اطمینان از آمادگی برای آزمون گواهینامه مهندس یادگیری ماشین خبره AWS تمرکز دارد. این شامل آزمایشگاه های عملی یا اجرای عملی زیرساخت های ابری نمی شود. با تکمیل این دوره، دانشآموزان برای شرکت در آزمون و پیشرفت شغلی خود در یادگیری ماشین و AWS به خوبی آماده میشوند.
ابزارهای مدیریت AWS - CloudWatch در مقابل CloudTrail، Global Infra، Regions vs Zones
AWS Management Tools - CloudWatch vs CloudTrail, Global Infra, Regions vs Zones
AWS CDNs جهانی انطباق با امنیت شتاب دهنده سیاست های IAM رمزگذاری KMS SSL
AWS CDNs Global Accelerator Security Compliance IAM Policies Encryption KMS SSL
AWS Compliance Programs Shield در مقابل WAF Pricing Billing Models Marketplace
AWS Compliance Programs Shield vs WAF Pricing Billing Models Marketplace
AWS ML Fundamentals Basic Supervised Unsupervised Reinforcement
AWS ML Fundamentals Basic Supervised Unsupervised Reinforcement
AWS ML Training Data Validation Data Test Overfitting Data Underfitting
AWS ML Training Data Validation Data Test Data Overfitting Underfitting
AWS ML سوگیری-واریانس رگرسیون خطی رگرسیون لجستیک درخت تصمیم SVM
AWS ML Bias-Variance Linear Regression Logistic Regression Decision Trees SVM
AWS ML شبکه های عصبی K-Means معیارهای ارزیابی مدل خوشه بندی سلسله مراتبی
AWS ML Neural Networks K-Means Hierarchical Clustering Model Evaluation Metrics
AWS ML Accuracy Precision Recall F1-Score Confusion Matrix
AWS ML Accuracy Precision Recall F1-Score Confusion Matrix
AWS ML ROC Curve AUC ویژگی مهندسی انتخاب پیش پردازش داده ها
AWS ML ROC Curve AUC Feature Engineering Selection Data Preprocessing
عادی سازی استانداردسازی ویژگی استخراج کاهش ابعاد
Normalization Standardization Feature Extraction Dimensionality Reduction
AWS ML مدل مانیتورینگ پیشبینی دستهای پیشبینی بلادرنگ A B Testing Perf
AWS ML Model Monitoring Batch Prediction Real-Time Prediction A B Testing Perf
AWS ML Data Engineering Data Collection Data Wrangling Data Storage Data Sec
AWS ML Data Engineering Data Collection Data Wrangling Data Storage Data Sec
مهندسی ویژگی تجزیه و تحلیل آماری تجسم داده AWS ML EDA
AWS ML EDA Data Visualization Statistical Analysis Feature Engineering
تنظیم آموزش الگوریتم های سفارشی داخلی AWS ML SageMaker SageMaker Studio
AWS ML SageMaker SageMaker Studio Built-in Custom Algorithms Training Tuning
مدلهای نظارت بر مقیاسبندی مدیریت نقطه پایانی AWS ML اشکالزدایی تست A B
AWS ML Endpoint Management Scaling Monitoring Models Debugging A B Testing
AWS ML Frameworks TensorFlow PyTorch MxNet
AWS ML Frameworks TensorFlow PyTorch MxNet
شبکه های عصبی یادگیری عمیق شبکه های عصبی CNN تشخیص تصویر RNN توالی داده NLP
Deep Learning Neural Networks CNNs Image Recognition RNNs Sequence Data NLP
AWS ML NLP Text Analysis Recognition Image Analysis Video Analysis Polly Text to Speech
AWS ML NLP Text Analysis Rekognition Image Video Analysis Polly Text-to-Speech
AWS ML Lex Conversational Interfaces Glue Data Preparing ETL Kinesis Streaming
AWS ML Lex Conversational Interfaces Glue Data Preparation ETL Kinesis Streaming
AWS Big Data & ML EMR Processing Redshift Warehousing Data Pipeline Workflows
AWS Big Data & ML EMR Processing Redshift Warehousing Data Pipeline Workflows
نمایش نظرات