AWS Feature Engineering Data Transformation Integrity

ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงคือรากฐานสำคัญของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ หากไม่มีการเตรียมข้อมูลที่เหมาะสม อัลกอริทึมที่ล้ำสมัยที่สุดก็อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือได้ หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีความรู้พื้นฐานและทักษะภาคปฏิบัติในการเตรียมข้อมูล แปลงข้อมูล และรักษาความสมบูรณ์ของชุดข้อมูลของคุณโดยใช้บริการหลักของ AWS สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: * ทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของการแปลงข้อมูลและการสร้างฟีเจอร์ (feature engineering) * ประยุกต์ใช้เทคนิคที่จำเป็นสำหรับการทำความสะอาด การปรับมาตรฐาน และการเตรียมข้อมูลดิบ * ดำเนินการกลยุทธ์การสร้างฟีเจอร์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงประเภทต่างๆ * รักษาความสมบูรณ์และคุณภาพของข้อมูลผ่านแนวปฏิบัติในการตรวจสอบความถูกต้องและการเฝ้าระวัง * ใช้ประโยชน์จากบริการหลักของ AWS สำหรับการนำเข้า ประมวลผล และจัดเก็บข้อมูลที่สามารถปรับขนาดได้ * สำรวจแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับการกำกับดูแลข้อมูลและการจัดการสีมา (schema) สำหรับไปป์ไลน์ข้อมูลบนคลาวด์ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยการสร้างความเข้าใจในแนวคิดหลัก จากนั้นจะนำทางคุณไปสู่การใช้งานจริงโดยใช้บริการ AWS ต่างๆ เพื่อจัดการและเตรียมข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่แข็งแกร่งสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีประสบการณ์ด้านวิศวกรรมข้อมูลหรือ AWS มาก่อน โดยมอบรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการทำงานกับข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง เริ่มสร้างเวิร์กโฟลว์การเตรียมข้อมูลที่เชื่อถือได้บน AWS วันนี้