گواهینامه AWS Certified Machine Learning Specialty - عملی + آزمون‌ها

آنچه یاد خواهید گرفت:

• طراحی و پیاده‌سازی پایپ لاین های داده ML مقیاس‌پذیر با استفاده از سرویس‌های AWS مانند Kinesis ،Glue ،EMR و Firehose برای بارهای کاری دسته‌ای و جریانی
• ساخت، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های ML با استفاده از SageMaker همراه با تنظیم دقیق هایپرپارامتر، اعتبارسنجی متقابل و معیارهای ارزیابی
• استقرار راه‌حل‌های ML در سطح تولید با بهترین شیوه‌های امنیتی AWS شامل سیاست‌های IAM، پیکربندی VPC و رمزگذاری داده‌ها
• عملیاتی‌سازی سیستم‌های ML با مانیتورینگ، تست A/B، پایپ لاین های بازآموزی خودکار و بهینه‌سازی عملکرد در AWS

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه مفاهیم یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی Python مفید است. گواهینامه AWS Machine Learning Associate پایه‌ای قوی فراهم می‌کند اما الزامی نیست. شما به یک حساب رایگان AWS برای آزمایشگاه‌های عملی نیاز خواهید داشت. تمام سرویس‌های AWS از ابتدا با نمایش‌های گام به گام توضیح داده می‌شوند.

توضیحات دوره

به سرویس‌های یادگیری ماشین AWS مسلط شوید و آزمون گواهینامه MLS-C01 را بگذرانید.

این دوره جامع شما را برای آزمون AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) آماده می‌کند. این برنامه درسی همسو با راهنمای رسمی آزمون AWS، هر چهار حوزه گواهینامه را از جمله مهندسی داده (20%)، تحلیل داده اکتشافی (24%)، مدل‌سازی (36%) و پیاده‌سازی و عملیات یادگیری ماشین (20%) پوشش می‌دهد.

آنچه یاد خواهید گرفت:

از طریق درس‌های ساختاریافته که تئوری و نمایش‌های عملی را ترکیب می‌کنند، به چرخه کامل ML در AWS مسلط خواهید شد. پایپ لاین های دریافت داده را با Kinesis ،Glue و EMR بسازید. راه‌حل‌های مهندسی ویژگی را با تکنیک‌های مناسب پیش‌پردازش و تبدیل داده طراحی کنید. مدل‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker و پیاده‌سازی‌های سفارشی آموزش داده و بهینه کنید. راه‌حل‌های ML آماده تولید را با امنیت جامع، مانیتورینگ و بهترین شیوه‌های عملیاتی مستقر کنید.

ساختار دوره:

هر سرویس AWS با توضیحات تئوری و سپس نمایش عملی، پوشش داده می‌شود. با شروع از سرویس‌های تحلیلی اساسی (Athena ،Redshift, QuickSight)، به سراغ گزینه‌های محاسباتی (EC2 ،Lambda ،Batch)، کانتینرسازی (ECS ،EKS ،Fargate) خواهید رفت و عمیقاً وارد سرویس‌های تخصصی ML خواهید شد. بخش محوری SageMaker توسعه مدل به صورت سرتاسری را پوشش می‌دهد، در حالی که سرویس‌های هوش مصنوعی (AI) مانند Comprehend ،Rekognition ،Transcribe و Textract قابلیت‌های ML از پیش ساخته شده را نمایش می‌دهند.

یادگیری عملی:

بخش قابل توجهی از دوره شامل آزمایشگاه‌های عملی است که در آن راه‌حل‌های واقعی را در کنسول AWS پیاده‌سازی خواهید کرد. VPCها را برای محیط‌های ML امن پیکربندی کنید، سیاست‌های IAM را برای دسترسی با حداقل امتیاز تنظیم کنید، مانیتورینگ CloudWatch را برای عملکرد مدل پیاده‌سازی کنید و پایپ لاین های کامل ML را از دریافت داده تا استقرار مدل بسازید. در هر نمایش از سرویس‌های واجد شرایط رایگان استفاده می‌شود، که تضمین می‌کند می‌توانید بدون هزینه‌های قابل توجه، مراحل را دنبال کنید.

آمادگی برای آزمون:

فراتر از دانش سرویس‌ها، مفاهیم کلیدی ML مورد نیاز برای گواهینامه را درک خواهید کرد: بهینه‌سازی هایپرپارامتر، اعتبارسنجی متقابل، تعادل بایاس-واریانس، معیارهای ارزیابی (AUC-ROC ،F1 ،precision/recall) و معیارهای انتخاب مدل. یاد می‌گیرید که چه زمانی از الگوریتم‌های داخلی در مقابل مدل‌های سفارشی استفاده کنید، چگونه زیرساخت را برای بهینه‌سازی هزینه به اندازه مناسب انتخاب کنید، و بهترین شیوه‌ها برای MLOps شامل تست A/B و پایپ لاین های بازآموزی خودکار را بیاموزید.

منابع اضافی:

این دوره شامل اسلایدهای PDF قابل دانلود برای مرور آفلاین، سوالات تمرینی هماهنگ با فرمت آزمون، و مواد مرجع برای یادگیری مداوم است. هر بخش بر اساس دانش قبلی ساخته می‌شود و یک مسیر یادگیری ساختاریافته از مبانی تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته ایجاد می‌کند.

چه کسانی در این دوره شرکت کنند؟

ایده‌آل برای دانشمندان داده، مهندسان ML، معماران ابر، و توسعه‌دهندگانی که برای گواهینامه تخصصی AWS ML آماده می‌شوند. چه در حال ارتقا از گواهینامه AWS ML Associate باشید یا بر اساس تجربه ML موجود خود بنا کنید، این دوره هم دانش نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در آزمون و پیاده‌سازی در دنیای واقعی را فراهم می‌کند.

سفر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص AWS Certified Machine Learning همین امروز آغاز کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده، مهندسان ML، و متخصصان ابر که برای آزمون AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) آماده می‌شوند، یا هر کسی که گواهینامه AWS ML Associate دارد و آماده پیشرفت است. همچنین برای توسعه‌دهندگان و متخصصان IT که در حال انتقال به نقش‌های MLOps هستند و به تجربه عملی با اکوسیستم کامل ML در AWS نیاز دارند، مناسب است.