學習AWS機器學習和大資料分析
Athena | CloudSearch | Kinesis | QuickSight | Comprehend | Lex | Polly | Transcribe | Translate | CelebrityRekog | FacialAnalysis等等
更新於2024年10月
語言 - 英文
課時 -47
時長 -4小時
終身訪問
課程描述
本課程將學習和實踐AWS雲提供的AWS分析和AWS機器學習的所有工具。每個AWS分析和AWS機器學習工具都將包含理論和實踐部分。本課程適合想要提升其分析技能和機器學習技能的人員。
分析在大資料領域扮演著非常重要的角色。如果我們無法從中提取適當或有意義的見解，那麼大資料就沒有用處。簡而言之，更多的資料意味著更好的分析，更好的分析意味著更好的決策，從而使組織盈利。
您可以將這些服務整合到您的Web、Android、IoT、桌面應用程式中，例如人臉檢測、聊天機器人、語音檢測、文字轉自定義語音（帶音調、情感等）、語音轉文字、社交媒體或任何文字資料的觀點分析。
機器學習服務，例如：
Amazon Sagemaker，用於大規模構建、訓練和部署機器學習模型
Amazon Comprehend，用於自然語言處理和文字分析
Amazon Lex，為您的應用程式提供基於與Alexa相同的深度學習技術的會話介面
Amazon Polly，使用深度學習將文字轉換為逼真的語音
物件和場景檢測、影像稽核、面部分析、名人識別、面部比較、影像中的文字等等
Amazon Transcribe，用於自動語音識別
Amazon Translate，用於自然準確的語言翻譯
分析工具，例如：
Amazon Athena（立即查詢資料並在幾秒鐘內獲得結果）
Amazon CloudSearch（使為您的網站或應用程式設定、管理和擴充套件搜尋解決方案變得簡單且經濟高效）
Amazon ElasticSearch（即時搜尋、分析和視覺化資料）
Amazon Kinesis（輕鬆即時收集、處理和分析影片和資料流）
Amazon QuickSight（快速、基於雲的BI服務，使您可以輕鬆構建視覺化效果並快速從資料中獲得業務見解。）
本課程還包含許多實踐內容，以提升您的分析技能。
目標
- Amazon Sagemaker，用於大規模構建、訓練和部署機器學習模型
- Amazon Comprehend，用於自然語言處理和文字分析
- Amazon Lex，為您的應用程式提供基於與Alexa相同的深度學習技術的會話介面
- Amazon Polly，使用深度學習將文字轉換為逼真的語音
- 物件和場景檢測、影像稽核、面部分析、名人識別、面部比較、影像中的文字等等
- Amazon Transcribe，用於自動語音識別
- Amazon Translate，用於自然準確的語言翻譯
- 使用Amazon Athena立即查詢資料並在幾秒鐘內獲得結果
- Amazon CloudSearch 使為您的網站或應用程式設定、管理和擴充套件搜尋解決方案變得簡單且經濟高效
- 使用Amazon Elasticsearch 即時搜尋、分析和視覺化資料。
- Amazon QuickSight 是一款快速、基於雲的 BI 服務，使您可以輕鬆構建視覺化效果並快速從資料中獲得業務見解。
- 使用Amazon Kinesis輕鬆即時收集、處理和分析影片和資料流
先決條件
- 無需任何先決條件！如果您有計算機科學或開發背景，將會更有幫助，但完全不是必需的。
- AWS賬戶
課程大綱
檢視課程內容的詳細分解
AWS機器學習與分析
1個講座
-
簡介 04:14 04:14
分析 (CloudSearch)
4 節課
分析 (Kinesis)
3 節課
簡介 (AWS AI)
1 節課
機器學習 (Amazon Lex 和 Amazon Polly)
5 節課
機器學習 (Amazon Transcribe 和 Translate)
4 節課
機器學習（使用Amazon ML預測對營銷活動的回應）
5 節課
講師 詳情
Pranjal Srivastava
我是一名講師、Devops工程師、機器學習愛好者、雲專家和充滿激情的開發者。
我已經創作了78門課程，全球超過175個國家的115,000多名學生學習了這些課程，課程涵蓋了Devops、容器化、機器學習、Linux、程式語言以及Microsoft Azure、Amazon Web Service和IBM Cloud等雲計算平臺等眾多技術。
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