Kursüberblick
Prüfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eintägiges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten können. Die Prüfung bestätigt die Fähigkeit eines Kandidaten, Lösungen und Pipelines für maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.
Dieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Prüfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schlüsselbereichen der Prüfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Lösungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.
Voraussetzungen
Sie müssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.
Allgemeine IT-Kenntnisse
Den Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:
- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.
- Grundlegendes Verständnis der gängigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsfälle
- Grundlagen der Datentechnik, einschließlich der Kenntnis gängiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung für die Arbeit mit ML-Datenpipelines
- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten
- Kenntnisse über bewährte Verfahren der Softwaretechnik für die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging
- Vertrautheit mit der Bereitstellung und Überwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort
- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)
- Erfahrung mit Code-Repositories für Versionskontrolle und CI/CD-Pipelines
Empfohlene AWS-Kenntnisse
Es wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erfüllen:
- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten für ML-Engineering.
- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker für die Modellerstellung und -bereitstellung
- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten für die Modellierung
- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS
- Kenntnisse der Überwachungswerkzeuge für die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen
- Kenntnisse der AWS-Dienste für die Automatisierung und Orchestrierung von CI/CD-Pipelines
- Kenntnisse der bewährten AWS-Sicherheitsverfahren für Identitäts- und Zugriffsmanagement, Verschlüsselung und Datenschutz
Kursziele
In diesem Kurs werden Sie lernen:
- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).
- Üben Sie prüfungsähnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.
- Untersuchung von Anwendungsfällen und Unterscheidung zwischen ihnen.
Kursinhalt
Dieser Kurs umfasst Präsentationen zum Thema, prüfungsähnliche Fragen, Anwendungsfälle sowie Gruppendiskussionen und Aktivitäten.
Englisch
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