课程说明
本课程用于帮助您准备 AWS Certified Machine Learning – Specialty 考试，该考试旨在检验您在设计、实施、部署以及维护机器学习 (ML) 解决方案方面的能力。
通过本课程，您将会了解到考试的安排情况、考试题型以及考试涵盖的技术领域。您将会学习有关以下考试领域的核心 AWS 服务和关键概念：
- 数据工程
- 探索性数据分析
- 建模
- 机器学习实施和操作
您还会学习一些重要的应试策略，并在回答练习题的过程中应用这些策略。磨练好技能后，您可以参加测验，以便评估自己的优势和不足，这样您就会知道自己在备考时应该重点学习哪些知识。
级别：中级
授课方式：数字化
持续时间：4 小时
形式 • 多媒体演示
• 演练练习题
• 其他测验和练习题
课程目标
本课程结束时，您将能够：
• 确定自己在每个考试领域的优势和不足，从而知道自己在备考时应该重点学些哪些知识
• 描述构成每个考试领域的技术主题和概念
• 总结考试的安排情况和考试题型构成
• 使用有效的学习和考试策略
目标受众
本课程面向：
• 具有至少一年实践经验并准备参加 AWS Certified Machine Learning – Specialty 考试的机器学习从业者
先决条件
我们建议符合以下条件的人员参加本课程：
• 能够熟练介绍基本机器学习算法背后的原理和执行基本的超参数优化
• 了解机器学习管道及其组件
• 拥有使用机器学习和深度学习框架的经验
• 了解模型训练、部署和操作最佳实践并拥有相关经验
报名
www.aws.training
课程大纲
模块 0：课程简介
模块 1：考试概览和应试策略
• 考试概览、安排情况、评分和用户界面
• 题型和设计
• 考试策略
模块 2：领域 1 - 数据工程
• 领域 1.1：机器学习的数据存储库
• 领域 1.2：确定并实施数据提取解决方案
• 领域 1.3：确定并实施数据转换解决方案
• 演练练习题
• 领域 3 测验
模块 3：领域 2 - 探索性数据分析
• 领域 2.1：为建模清理和准备数据
• 领域 2.2：执行特征工程
• 领域 2.3：为机器学习分析和可视化数据
• 演练练习题
• 领域 2 测验
模块 4：领域 3 - 建模
• 领域 3.1：将业务问题定义为机器学习问题
• 领域 3.2：为给定的机器学习问题选择适当的模型
• 领域 3.3：训练机器学习模型
• 领域 3.4：执行超级参数优化
• 领域 3.5：评估机器学习模型
• 演练练习题
• 领域 3 测验
模块 5：领域 4 - 机器学习实施和操作
• 领域 4.1：构建机器学习解决方案，以便提高性能、可用性、可扩展性、弹性和容错能力
• 领域 4.2：针对给定的问题推荐并实施适当的机器学习服务和功能
• 领域 4.3：将基本 AWS 安全实践应用到机器学习解决方案中
• 领域 4.4：部署并实施机器学习解决方案
• 演练练习题
• 领域 4 测验
模块 6：其他练习题
• 回答其他练习题
模块 7：建议的学习资料
• 指向 AWS 博客、文档、常见问题和其他建议考试学习资料的链接
模块 8：课程总结
• 如何报名参加考试
• 课程总结
• 课程反馈
