AWS Certified Machine Learning Associate MLA-C01
– 更新版
掌握AWS机器学习并自信通过MLA-C01认证考试
学习内容：
* 机器学习基础：包括监督学习、无监督学习、数据预处理和特征工程的核心原理。
* AWS机器学习服务：实践操作Amazon SageMaker、Rekognition、Comprehend、Polly和Kinesis等工具。
* 现实问题解决：通过推荐系统、欺诈检测和NLP应用等真实项目提升技能。
* 高级主题：超参数调优、模型优化、治理及在AWS上扩展ML流水线。
课程内容主题：
* 机器学习基础与AWS服务入门
* 数据准备与AWS工具实践（S3、Kinesis、Glue等）
* 数据探索、分析与转换技术
* 机器学习模型开发（回归、分类、聚类、深度学习等）
* MLOps基础与ML工作流部署
* AWS机器学习服务全解析（SageMaker、Lex、Rekognition等）
课程要求：
* 熟悉机器学习概念（监督学习、无监督学习、回归、分类等）。
* 具备Python编程基础（NumPy、pandas、scikit-learn等库的使用）。
* 了解AWS基础服务（如EC2、S3、Lambda）。
* 需要联网的笔记本电脑或台式机以进行实践操作。
* 拥有强烈的学习意愿和探索精神。
课程详细描述：
* **课程目标**：帮助学员掌握AWS机器学习技术，通过MLA-C01认证考试，并具备实施真实AI解决方案的能力。
* **课程特色**：
– 采用循序渐进的方式，简化复杂概念，覆盖AWS最新工具（如SageMaker、Rekognition）。
– 提供26小时视频课程、132个讲座及实战项目，涵盖数据预处理、模型开发、部署全流程。
– 由AWS认证讲师授课，结合理论与实践，强化动手能力。
* **课程亮点**：
– 涵盖机器学习核心算法（线性回归、决策树、深度学习等）及AWS服务深度应用。
– 包含MLOps基础、Serverless部署、Docker实践等高级主题。
– 适用于从零基础到进阶的全层次学员，助力职业转型或技能提升。
* **适用人群**：
– 有志于成为机器学习工程师的初学者。
– 数据科学家希望扩展AWS机器学习技能。
– 云从业者计划专攻AI/ML领域。
– 软件开发人员转型AI/ML角色。
– IT专业人士寻求AI解决方案实施能力。
– 学生及AI條件爱好者。
