Dieses Seminar vermittelt praxisnah, wie Sie mit Amazon SageMaker reale Machine-Learning-Projekte erfolgreich umsetzen und verwertbare Ergebnisse erzielen. Anhand eines konkreten Beispiels – etwa zur Kundenbindung – durchlaufen Sie alle Phasen des Data-Science-Prozesses: von der Datenanalyse über die Modellierung bis zur Bereitstellung. Die Schulung kombiniert fundiertes Fachwissen mit praktischen Übungen und fördert den Austausch mit erfahrenen Trainern und Teilnehmenden in einer professionellen Lernumgebung.
Prüfung und Zertifizierung: Dieser Kurs bereitet Sie gezielt auf die Zertifizierungsprüfung AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) vor.
Prüfung kann online oder in einem Prüfungsinstitut abgelegt werden. Prüfungs-Voucher optional bei uns erhältlich.
Die wichtigsten Themen im Überblick
ML mit SageMaker anwenden
Daten sauber vorbereiten
Modelle mit XGBoost trainieren
Hyperparameter gezielt tunen
Modelle fundiert bewerten
SageMaker Endpunkte nutzen
Zielgruppe
Dieses Seminar richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die praxisorientiert lernen möchten, wie sich Machine-Learning-Prozesse mit Amazon SageMaker effizient umsetzen und in produktive Anwendungen überführen lassen.
Voraussetzung für die Schulung
Für eine erfolgreiche Teilnahme sollten Sie über grundlegendes Verständnis von Machine Learning verfügen und sicher mit der Programmiersprache Python umgehen können.
Kursinhalte
Folgende Lerninhalte werden in unserem KI-Kurs vermittelt:
Einführung in das Machine Learning
Arten von ML
Job-Rollen in ML
Schritte in der ML-Pipeline
Einführung in die Datenvorbereitung und SageMaker
Definition von Übungs- und Testdatensätzen
Einführung in SageMaker
SageMaker-Konsole
Starten eines Jupyter-Notebooks
Problemstellung und Datensatzvorbereitung
Geschäftliche Herausforderung: Kundenschwund
Überprüfung des Datensatzes
Datenanalyse und -visualisierung
Laden und Visualisieren Ihres Datensatzes
Bereinigung der Daten
Trainieren und Auswerten eines Modells
Arten von Algorithmen
XGBoost und SageMaker
Training der Daten
Abstimmung der Hyperparameter mit SageMaker
Evaluierung der Modellleistung
Automatisches Tunen eines Modells
Automatisches Hyperparameter-Tuning mit SageMaker
Einsatz/Produktionsbereitschaft
Bereitstellen eines Modells an einem Endpunkt
A/B-Einsatz zum Testen
Automatische Skalierung und Testen
Überprüfen des Hyperparameter-Abstimmungsauftrags
AWS-Autoskalierung
Relative Kosten von Fehlern
Kosten verschiedener Fehlertypen
Binäre Klassifizierungsabgrenzung
Amazon SageMaker Architektur und Funktionen
Zugriff auf Amazon SageMaker-Notebooks in einer VPC
Qualität ist bei Kebel kein Versprechen, sondern belegbar. Deshalb setzen wir auf das unabhängige Bewertungsportal eKomi. Nach jeder Schulung – online oder in Präsenz – erhalten unsere Teilnehmer:innen die Möglichkeit, uns anonym und freiwillig zu bewerten.
Mit über 1.000 Bewertungen in den letzten 12 Monaten zählen wir zu den bestbewerteten Anbietern für IT-Weiterbildungen. Alle Bewertungen, ob positiv oder kritisch, fließen transparent in unsere offizielle Bewertungsstatistik ein und bilden die Grundlage unserer eKomi Trust-Zertifikate.
Für dich als Personalverantwortliche, IT-Fachkraft oder Entscheider:in bedeutet das: verifizierte Teilnehmerstimmen, geprüfte Qualität und maximale Transparenz bei der Auswahl Ihres Weiterbildungspartners.
Seminarberatung zum Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für dein Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden
Entdecke jetzt unser vielseitiges Kursportfolio und finde die passende Schulung für dein Team.
FAQ
Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs .
Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.
Ja, wir bieten den Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.
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