Este curso forma parte de Programa especializado: Practical Data Science on the AWS Cloud

4.7
estrellas
93 calificaciones

Antje Barth +3 instructores más

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Programa especializado: Practical Data Science on the AWS Clouddeeplearning.ai

Acerca de este Curso

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In the third course of the Practical Data Science Specialization, you will learn a series of performance-improvement and cost-reduction techniques to automatically tune model accuracy, compare prediction performance, and generate new training data with human intelligence.  After tuning your text classifier using Amazon SageMaker Hyper-parameter Tuning (HPT), you will deploy two model candidates into an A/B test to compare their real-time prediction performance and automatically scale the winning model using Amazon SageMaker Hosting. Lastly, you will set up a human-in-the-loop pipeline to fix misclassified predictions and generate new training data using Amazon Augmented AI and Amazon SageMaker Ground Truth.
Practical data science is geared towards handling massive datasets that do not fit in your local hardware and could originate from multiple sources. One of the biggest benefits of developing and running data science projects in the cloud is the agility and elasticity that the cloud offers to scale up and out at a minimum cost.

The Practical Data Science Specialization helps you develop the practical skills to effectively deploy your data science projects and overcome challenges at each step of the ML workflow using Amazon SageMaker. This Specialization is designed for data-focused developers, scientists, and analysts familiar with the Python and SQL programming languages and want to learn how to build, train, and deploy scalable, end-to-end ML pipelines - both automated and human-in-the-loop - in the AWS cloud.

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Programa especializado: Practical Data Science on the AWS Cloud

Nivel avanzado

Working knowledge of ML & Python, familiarity with Jupyter notebook & stat, completion of the Deep Learning & AWS Cloud Technical Essentials courses

Aprox. 10 horas para completar

Inglés (English)

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Habilidades que obtendrás

Human-in-the-Loop Pipelines
Distributed Model Training and Hyperparameter Tuning
Cost Savings and Performance Improvements
A/B Testing and Model Deployment
Data Labeling at Scale

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Since 2006, Amazon Web Services has been the world’s most comprehensive and broadly adopted cloud platform. AWS offers over 90 fully featured services for compute, storage, networking, database, analytics, application services, deployment, management, developer, mobile, Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence, security, hybrid and enterprise applications, from 44 Availability Zones across 16 geographic regions. AWS services are trusted by millions of active customers around the world — including the fastest-growing startups, largest enterprises, and leading government agencies — to power their infrastructure, make them more agile, and lower costs.

Coursera and AWS have been partners since 2017 providing learners and enterprises globally, the skills they need to succeed. Coursera builds on AWS servers to scale with student demand with confidence around capacity and elasticity and in partnership with AWS. In 2019, Coursera achieved Advanced Tier Partner status and further extended the partnership with AWS Educate, AWS EdStart and AWS Academy collaborations. Coursera's been able to make cloud skills more accessible with 8 AWS courses on the Coursera platform featuring top subject matter experts and the portfolio continues to grow. To learn more about AWS, visit https://aws.amazon.com.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

4 horas para completar

Week 1: Advanced model training, tuning and evaluation

4 horas para completar

8 videos (Total 47 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

Week 2: Advanced model deployment and monitoring

4 horas para completar

10 videos (Total 62 minutos)

Semana3

Semana 3

4 horas para completar

Week 3: Data labeling and human-in-the-loop pipelines

4 horas para completar

7 videos (Total 41 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Reseñas

4.7

26 reseña

5 stars
75,26 %
4 stars
18,27 %
3 stars
4,30 %
2 stars
2,15 %

Principales reseñas sobre OPTIMIZE ML MODELS AND DEPLOY HUMAN-IN-THE-LOOP PIPELINES

por IK12 de may. de 2022

Online lab needs improvement. I kept disconnecting and I had to do the labs multiple times...

por YV4 de ene. de 2022

It's an awesome course to get a feel for A/B testing on cloud environment and Augmented AI

por AA13 de ene. de 2023

A complete Course + Certification + labs to master AWS Data science tools

por SH14 de sep. de 2021

I have worked in data science field for some years, so make me easier to appreciate the contents prepared by course mentors. Thanks! :)

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Acerca de Programa especializado: Practical Data Science on the AWS Cloud

Development environments might not have the exact requirements as production environments. Moving data science and machine learning projects from idea to production requires state-of-the-art skills. You need to architect and implement your projects for scale and operational efficiency. Data science is an interdisciplinary field that combines domain knowledge with mathematics, statistics, data visualization, and programming skills.

The Practical Data Science Specialization brings together these disciplines using purpose-built ML tools in the AWS cloud. It helps you develop the practical skills to effectively deploy your data science projects and overcome challenges at each step of the ML workflow using Amazon SageMaker. This Specialization is designed for data-focused developers, scientists, and analysts familiar with the Python and SQL programming languages who want to learn how to build, train, and deploy scalable, end-to-end ML pipelines - both automated and human-in-the-loop - in the AWS cloud. Each of the 10 weeks features a comprehensive lab developed specifically for this Specialization that provides hands-on experience with state-of-the-art algorithms for natural language processing (NLP) and natural language understanding (NLU), including BERT and FastText using Amazon SageMaker.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines

Acerca de este Curso

Habilidades que obtendrás

Instructores

Antje Barth

Shelbee Eigenbrode

Sireesha Muppala

Chris Fregly

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Amazon Web Services

Programa - Qué aprenderás en este curso

Week 1: Advanced model training, tuning and evaluation

Week 2: Advanced model deployment and monitoring

Week 3: Data labeling and human-in-the-loop pipelines

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