Fondamenti di AWS Cloud Data Engineering e Machine Learning

Le organizzazioni oggi si affidano al cloud per trasformare i dati grezzi in insight utilizzabili e applicazioni intelligenti. Comprendere come orchestrare questi sistemi complessi è un'abilità vitale per chiunque entri nel panorama tecnologico moderno. Questo corso fornisce un percorso chiaro per i principianti per capire come i servizi cloud, i framework di big data e i modelli di machine learning lavorano insieme in un ambiente professionale. Passerai dall'apprendimento dell'infrastruttura di base alla comprensione dell'architettura dei moderni data lake e della modellazione predittiva. Alla fine di questo corso, avrai una solida base concettuale nella data science e nell'ingegneria basate sul cloud. Cosa imparerai: - Comprendere l'infrastruttura cloud di base, inclusi i fondamenti di calcolo, archiviazione e sicurezza. - Configurare pipeline di ingestione ed elaborazione dati utilizzando Kinesis e Glue. - Applicare i principi dei big data con le architetture Hadoop e Spark. - Esplorare lo sviluppo e la distribuzione di modelli di machine learning tramite SageMaker. - Praticare il data warehousing e la business intelligence utilizzando Redshift e Athena. - Apprendere i fondamenti moderni di MLOps e i modelli di architettura dati serverless. Il curriculum inizia con la terminologia cloud essenziale e le basi dell'architettura prima di progredire nei framework di data engineering e nell'implementazione pratica del machine learning. Lavorerai attraverso spiegazioni scritte e scenari basati su codice progettati per costruire la tua fiducia tecnica. Questo corso è progettato per principianti assoluti e aspiranti professionisti dei dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con piattaforme cloud o data science. Inizia oggi il tuo percorso verso la padronanza delle soluzioni dati basate sul cloud.