AWS-Datentransformation und Feature-Engineering

Hochwertige Daten sind das Fundament für effektive Machine-Learning-Modelle. Ohne die richtige Vorbereitung können selbst die fortschrittlichsten Algorithmen unzuverlässige Ergebnisse liefern. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die grundlegenden Kenntnisse und praktischen Fähigkeiten, um die Integrität Ihrer Datensätze mit AWS-Kernservices vorzubereiten, zu transformieren und sicherzustellen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Prinzipien der Datentransformation und des Feature Engineering * Anwenden von wesentlichen Techniken zum Reinigen, Normalisieren und Vorbereiten von Rohdaten * Implementieren Sie effektive Feature-Engineering-Strategien für verschiedene Machine-Learning-Modelle * Datenintegrität und -qualität durch Validierung und Überwachung gewährleisten * Nutzen Sie wichtige AWS-Services für skalierbare Datenaufnahme, -verarbeitung und -speicherung * Erkunden Sie grundlegende Daten-Governance- und Schema-Management-Konzepte für Cloud-Daten-Pipelines Der Kurs beginnt mit der Einführung von Kernkonzepten und führt Sie dann durch praktische Anwendungen mit verschiedenen AWS-Services für die Datenmanipulation und -aufbereitung. Sie lernen, robuste Datenpipelines für maschinelles Lernen zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger ohne Vorkenntnisse in Data Engineering oder AWS und bietet eine solide Grundlage für die Arbeit mit Daten für maschinelles Lernen. Erstellen Sie noch heute zuverlässige Workflows zur Datenaufbereitung auf AWS.