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Spécialisation Exam Prep MLS-C01: AWS Certified Specialty Machine Learning

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Spécialisation Exam Prep MLS-C01: AWS Certified Specialty Machine Learning

Launch your career in Machine Learning. Learn the fundamentals of AWS ML tools to prepare for AWS Certified Machine Learning Specialty Certification

Whizlabs Instructor

Instructeur : Whizlabs Instructor

2 267 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Fundamentals of Machine Learning Algorithms

  • Demonstrate AWS Services for Machine Learning.

  • Preparation for AWS Certified Machine Learning Specialty Certification

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Exploratory Data Analysis in AWS
  • Catégorie : Information Engineering
  • Catégorie : Machine Learning Implementation and Operations in AWS
  • Catégorie : ML Algorithms
  • Catégorie : Modeling in AWS

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Whizlabs
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Spécialisation - 5 séries de cours

Data Engineering in AWS

COURS 15 heures3.7 (19 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Analyze various data gathering techniques

  • Analyze techniques to handle missing data

  • Implement feature extraction and feature selection with Principal Component Analysis and Variance Thresholds

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Model
Catégorie : Machine Learning (ML) Algorithms
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Amazon Web Services (Amazon AWS)

Ce que vous apprendrez

  • Analyze and visualize data for machine learning

  • Demonstrate the implementation of Kinesis Data Streams

  • Examine AWS Glue service with creation of crawler and transform job

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modeling
Catégorie : Data Model
Catégorie : Machine Learning

Modeling in AWS

COURS 34 heures

Ce que vous apprendrez

  • Analyze Modeling Concepts and train Machine Learning Models

  • Examine performance of machine learning models

  • Implement automatic model tuning by training a model

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Model
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Management

ML Algorithms

COURS 44 heures

Ce que vous apprendrez

  • Determine algorithm concepts in ML

  • Design Regression algorithms and Classification based algorithms

  • Examine Reinforcement learning algorithms and Forecasting algorithms

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Information Engineering
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Amazon Web Services (Amazon AWS)

Ce que vous apprendrez

  • Design machine learning solutions for performance, availability, scalability, resiliency, and fault tolerance

  • Implement appropriate machine learning services and features for a given problem

  • Develop machine learning solutions with lab demonstration

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Management
Catégorie : Amazon Web Services (Amazon AWS)

Instructeur

Whizlabs Instructor
Whizlabs
61 Cours47 957 apprenants

Offert par

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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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