Этот курс поможет вам освоить полный цикл работы с данными и машинным обучением в AWS — от получения информации через API до её анализа, хранения, визуализации и контейнеризации. Практический подход, современные инструменты и развертывание реального ML-приложения делают программу ценной как для новичков в AWS, так и для специалистов, которые хотят систематизировать свои навыки.
Вы шаг за шагом создадите рабочий пайплайн: соберёте данные, обработаете их с помощью NLP, сохраните в базу, создадите Streamlit-приложение и развернёте его в AWS ECS в контейнере. Всё — в единой структуре, которую сможете масштабировать под свои проекты.
На первой стадии вы научитесь интегрироваться с Twitter API и создавать фундамент для будущего пайплайна.
Хранение данных — обязательная часть любого ML/аналитического проекта. Вы разберётесь, как построить надёжную и безопасную архитектуру с помощью AWS RDS.
На этом этапе вы добавите в проект машинное обучение и автоматическую обработку входящих данных.
После сбора и анализа данных вы создадите инструмент для визуализации результатов — полноценный дашборд на Streamlit.
Завершающий этап — упаковка приложения в Docker-контейнер и его развертывание в инфраструктуре AWS.
По завершении курса у вас будет полноценный рабочий проект, развёрнутый на AWS: от получения данных до визуализации в продакшн-среде. Вы не только изучите AWS-сервисы, но и поймёте, как объединять их в цельную систему, применимую в реальной работе.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Link to the GitHub of this project: https://github.com/team-data-science/ML-on-AWS-1
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
