Grundlagen des AWS Cloud Data Engineering und Machine Learning

Unternehmen verlassen sich heute auf die Cloud, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und intelligente Anwendungen umzuwandeln.Die Orchestrierung dieser komplexen Systeme ist eine wichtige Fähigkeit für jeden, der in die moderne Technologielandschaft eintritt. Dieser Kurs bietet Anfängern einen klaren Weg, um zu verstehen, wie Cloud-Services, Big Data-Frameworks und Machine-Learning-Modelle in einer professionellen Umgebung zusammenarbeiten. Sie lernen die grundlegende Infrastruktur kennen und lernen, wie Sie die Architektur moderner Data Lakes und Predictive Modeling verstehen.Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über eine solide konzeptionelle Grundlage in Cloud-basierter Data Science und Engineering. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kern-Cloud-Infrastruktur einschließlich Compute-, Speicher- und Sicherheitsgrundlagen. - Konfigurieren Sie Datenaufnahme- und Verarbeitungspipelines mit Kinesis und Glue. - Wenden Sie Big-Data-Prinzipien mit Hadoop- und Spark-Architekturen an. - Entdecken Sie die Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen mit SageMaker. - Üben Sie Data Warehousing und Business Intelligence mit Redshift und Athena. - Lernen Sie moderne MLOps-Grundlagen und serverlose Datenarchitekturmuster kennen. Der Lehrplan beginnt mit der grundlegenden Cloud-Terminologie und den Grundlagen der Architektur, bevor Sie sich mit Data Engineering-Frameworks und der praktischen Implementierung von Machine Learning beschäftigen.Sie arbeiten anhand schriftlicher Erklärungen und codebasierter Szenarien, die darauf ausgerichtet sind, Ihr technisches Selbstvertrauen zu stärken. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger und aufstrebende Datenprofis gedacht, da keine Vorkenntnisse mit Cloud-Plattformen oder Data Science erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute mit der Beherrschung cloudbasierter Datenlösungen.