Amazon SageMaker - platforma ML

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Machine learning w produkcji to znacznie więcej niż trenowanie modeli w Jupyter Notebook. Trzydniowe szkolenie Amazon SageMaker przygotowuje uczestników do pełnego cyklu życia projektu ML — od przygotowania danych i trenowania z wykorzystaniem Distributed Training, przez optymalizację hiperparametrów, aż po wdrożenie produkcyjne z automatycznym skalowaniem i A/B testingiem. Program szczególną uwagę poświęca praktycznym aspektom zarządzania infrastrukturą ML: optymalizacji kosztów, monitorowaniu wydajności modeli i integracji z innymi usługami AWS. To kluczowe kompetencje dla Data Scientists, inżynierów ML i DevOps Engineers, którzy chcą wdrażać skalowalne rozwiązania AI.

Szkolenie jest przeznaczone dla osób z doświadczeniem w Pythonie i podstawową znajomością uczenia maszynowego, które chcą przenieść swoje modele z eksperymentów do środowiska produkcyjnego. Uczestnicy uczą się wykorzystywać wbudowane algorytmy SageMaker, tworzyć potoki przetwarzania danych w Processing Jobs oraz implementować monitoring wydajności modeli. Praktyczne warsztaty obejmują rzeczywiste przypadki użycia, przygotowując do samodzielnego zarządzania projektami ML w chmurze AWS.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT skupiamy się na praktycznym doświadczeniu, a nie tylko teorii. Uczestnicy od pierwszego dnia pracują z platformą SageMaker, konfigurując środowiska, trenując modele i wdrażając endpointy. Nasi trenerzy to eksperci, którzy rozumieją wyzwania związane z wdrażaniem ML w środowiskach korporacyjnych — od optymalizacji kosztów infrastruktury, przez zarządzanie bezpieczeństwem, po skalowanie rozwiązań. Z oceną 4.8/5 i ponad 500 ekspertami współpracującymi z EITT, gwarantujemy najwyższy poziom szkoleń. Zyskaj przewagę w projektach AI, ucząc się od praktyków.