Aws Feature Engineering Data Transformation Integrity

Ang mataas na kalidad na data ang pundasyon ng epektibong machine learning models. Kung walang tamang paghahanda, kahit ang pinaka-advanced na mga algoritmo ay maaaring magbunga ng hindi maaasahang mga resulta. Ang kursong ito ay nagbibigay sa iyo ng pangunahing kaalaman at praktikal na kasanayan upang ihanda, baguhin, at tiyakin ang integridad ng iyong mga dataset gamit ang mga core AWS services. Ano ang iyong matututuhan: * Unawain ang mga pangunahing prinsipyo ng data transformation at feature engineering * Ilapat ang mga mahahalagang pamamaraan para sa paglilinis, pag-normalize, at paghahanda ng raw data * Magpatupad ng mga epektibong estratehiya sa feature engineering para sa iba't ibang machine learning models * Tiyakin ang integridad at kalidad ng data sa pamamagitan ng mga kasanayan sa pag-validate at pag-monitor * Gamitin ang mga pangunahing AWS services para sa nasusukat na data ingestion, processing, at storage * Galugarin ang mga pangunahing konsepto ng data governance at schema management para sa mga cloud data pipeline Nagsisimula ang kurso sa pagtataguyod ng mga core concept, pagkatapos ay ginagabayan ka sa mga praktikal na aplikasyon gamit ang iba't ibang AWS services para sa data manipulation at preparation. Matututo kang bumuo ng matatatag na data pipeline para sa machine learning. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula na walang paunang karanasan sa data engineering o AWS, na nagbibigay ng matibay na pundasyon para sa pagtatrabaho sa data para sa machine learning. Simulan ang pagbuo ng mga maaasahang daloy ng trabaho sa paghahanda ng data sa AWS ngayon.