Cursos de AWS Cloud9 for Data Science
O AWS Cloud9 oferece um ambiente robusto para a ciência de dados, permitindo que os utilizadores criem, testem e implementem modelos de dados utilizando ferramentas baseadas na nuvem. Este curso orienta os participantes na configuração e gerenciamento de um ambiente de ciência de dados no AWS Cloud9, com foco na integração com os serviços da AWS para armazenamento de dados, processamento e aprendizado de máquina.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas e analistas de dados de nível intermediário que desejam usar o AWS Cloud9 para fluxos de trabalho de ciência de dados simplificados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar um ambiente de ciência de dados no AWS Cloud9.
- Realizar análise de dados usando Python, R e Jupyter Notebook no Cloud9.
- Integre o AWS Cloud9 aos serviços de dados da AWS, como S3, RDS e Redshift.
- Utilizar o AWS Cloud9 para desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina.
- Otimizar fluxos de trabalho baseados em nuvem para análise e processamento de dados.
Formato do curso
- Palestra interactiva e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução ao AWS Cloud9 para Data Science
- Visão geral dos recursos do AWS Cloud9 para ciência de dados
- Configurando um ambiente de ciência de dados no AWS Cloud9
- Configurando o Cloud9 para Python, R e Jupyter Notebook
Ingestão e preparação de dados
- Importando e limpando dados de várias fontes
- Usando o AWS S3 para armazenamento e acesso a dados
- Pré-processamento de dados para análise e modelagem
Data Analysis no AWS Cloud9
- Análise exploratória de dados usando Python e R
- Trabalhar com Pandas, NumPy e bibliotecas de visualização de dados
- Análise estatística e teste de hipóteses no Cloud9
Machine Learning Desenvolvimento de modelos
- Construção de modelos de aprendizado de máquina usando Scikit-learn e TensorFlow
- Treinamento e avaliação de modelos no AWS Cloud9
- Usando SageMaker com Cloud9 para desenvolvimento de modelos em grande escala
Database Integração e Management
- Integração do AWS RDS e Redshift com o AWS Cloud9
- Consulta de grandes conjuntos de dados usando SQL e Python
- Manipulação de big data com serviços AWS
Implantação e otimização de modelos
- Implantação de modelos de aprendizado de máquina usando AWS Lambda
- Usando o AWS CloudFormation para automatizar a implantação
- Otimização de pipelines de dados para desempenho e eficiência de custos
Desenvolvimento colaborativo e segurança
- Colaborando em projetos de ciência de dados no Cloud9
- Utilizar o Git para controlo de versões e gestão de projectos
- Práticas recomendadas de segurança para dados e modelos no AWS Cloud9
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de ciência dos dados
- Familiaridade com a programação Python
- Experiência com ambientes de nuvem e serviços AWS
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Analistas de dados
- Engenheiros de aprendizagem automática
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Tudo bem, nada a melhorar
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar AWS Lambda para executar uma função.
- Entenda o FaaS (Functions as a Service) e as vantagens do desenvolvimento sem servidor.
- Construir, carregar e executar funções AWS Lambda.
- Integrar funções Lambda com diferentes fontes de eventos.
- Empacotar, implantar, monitorar e solucionar problemas de aplicativos baseados em Lambda.
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- Habilitar os serviços da AWS para começar a gerenciar a infraestrutura.
- Entenda e aplique o princípio de "infraestrutura como código".
- Melhorar a qualidade e reduzir os custos de implantação da infraestrutura.
- Escrever AWS CloudFormation Modelos usando YAML.
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21 HorasEsse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar sua compreensão das práticas DevOps e otimizar os processos de desenvolvimento usando o AWS Cloud9.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e configurar o AWS Cloud9 para fluxos de trabalho DevOps.
- Implementar pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI / CD).
- Automatize os processos de teste, monitoramento e implantação usando o AWS Cloud9.
- Integrar serviços do AWS, como Lambda, EC2 e S3, em fluxos de trabalho DevOps.
- Utilizar sistemas de controlo de fontes como GitHub ou GitLab no AWS Cloud9.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos da arquitetura sem servidor.
- Configure o AWS Cloud9 para o desenvolvimento de aplicativos sem servidor.
- Desenvolver, testar e implantar aplicativos sem servidor usando AWS Lambda.
- Integrar AWS Lambda com outros serviços da AWS, como API Gateway e S3.
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- Ligação de dispositivos IoT ao AWS com MQTT (AWS IoT Core).
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- Alertas e eventos
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Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
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- Essencial de todos os componentes de software da IoT - hardware, firmware, middleware, nuvem e aplicação móvel
- Funções da IdC - gestor de frotas, visualização de dados, FM e DV baseados em SaaS, alerta/alarme, integração de sensores, integração de "coisas", delimitação geográfica
- Noções básicas de comunicação de dispositivos IoT com a nuvem com MQTT.
- Ligação de dispositivos IoT ao AWS com MQTT (AWS IoT Core).
- Ligação do núcleo AWS IoT à função AWS Lambda para computação e armazenamento de dados utilizando o DynamoDB.
- Ligação do Raspberry PI ao núcleo AWS IoT e comunicação de dados simples.
- Utilização prática do Raspberry PI e do AWS IoT Core para construir um dispositivo inteligente.
- Visualização de dados de sensores e comunicação com interface web.
Kaggle
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender e construir suas carreiras em Data Science usando Kaggle.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Aprender sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.
- Explorar a análise de dados.
- Aprender sobre Kaggle e como ele funciona.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
- Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
- Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
- Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
- Implementar toda a API Pandas e as funções.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar RAPIDS para construir pipelines de dados acelerados GPU, fluxos de trabalho e visualizações, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina, como XGBoost, cuML, etc.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para construir modelos de dados com a NVIDIA RAPIDS.
- Compreender os recursos, componentes e vantagens de RAPIDS.
- Aproveite GPU para acelerar os pipelines de dados e análises de ponta a ponta.
- Implementar a preparação de dados acelerada por GPU e ETL com cuDF e Apache Arrow.
- Aprenda a executar tarefas de aprendizado de máquina com os algoritmos XGBoost e cuML.
- Crie visualizações de dados e execute análises de gráficos com cuXfilter e cuGraph.