الگوریتم‌های ML چهارمین دوره در تخصص تخصصی یادگیری ماشین گواهی شده AWS است. این دوره فراگیران را قادر می‌سازد تا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را عمیقاً غواصی کنند. این دوره به دو ماژول تقسیم می شود و هر ماژول توسط درس ها و سخنرانی های ویدیویی تقسیم بندی می شود. این دوره آموزشی با سخنرانی‌های ویدیویی تقریباً 2:00 تا 2:30 ساعته که هم تئوری و هم دانش عملی را ارائه می‌کند، به فراگیران کمک می‌کند. همچنین آزمون های درجه بندی شده و بدون درجه بندی به منظور سنجش توانایی فراگیران به همراه هر ماژول ارائه می شود. ماژول 1: الگوریتم های ML- قسمت 1 ماژول 2: الگوریتم های ML- قسمت 2 حداقل دو سال تجربه عملی در معماری، ساخت یا اجرای بارهای کاری ML/یادگیری عمیق در AWS Cloud. در پایان این دوره، فراگیران قادر خواهند بود: - تعیین مفاهیم الگوریتم در ML - طراحی الگوریتم های رگرسیون و الگوریتم های مبتنی بر طبقه بندی - الگوریتم های یادگیری تقویتی و الگوریتم های پیش بینی را بررسی کنید

در دنیای داده های بزرگ، رشد قابل توجه در حجم و تنوع داده ها چالش های قابل توجهی را ایجاد کرده است. Apache HBase به عنوان یک راه حل قوی و مقیاس پذیر ظاهر شده است. HBase یک پایگاه داده قدرتمند، توزیع شده و مقیاس پذیر NoSQL است که برای مدیریت حجم زیادی از داده ها و حفظ عملکرد بالا طراحی شده است. در این دوره مقدماتی، مفاهیم اساسی HBase و اهمیت آن در مدیریت پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی را بررسی خواهید کرد. موضوعاتی که در این دوره ارائه می شود عبارتند از: -مبانی HBase -طراحی طرحواره در HBase - راه اندازی، نظارت و پشتیبان گیری خوشه HBase -اصول پرس و جو و بازیابی HBase -تکنیک های جستجوی پیشرفته HBase عملیات دسته ای و دستکاری داده ها - مدل سازی داده ها برای برنامه های کاربردی بلادرنگ استراتژی های استقرار برای برنامه های کاربردی زمان واقعی مقیاس پذیری و در دسترس بودن در برنامه های زمان واقعی این دوره شامل سخنرانی های ویدئویی، نمایش های ویدئویی و همچنین کاربرد عملی در محیط آزمایشگاهی است. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود طرح‌واره‌های HBase کارآمد را طراحی کنید، خوشه‌های HBase را راه‌اندازی و بهینه کنید، عملیات داده‌ها را انجام دهید و کاربرد مناسب HBase را در سناریوهای بلادرنگ ارزیابی کنید و در عین حال مقیاس‌پذیری و استراتژی‌های استقرار موثر را در نظر بگیرید.

مدل سازی در AWS سومین دوره در تخصص تخصصی یادگیری ماشین گواهی شده AWS است. تمرکز اصلی این دوره آموزش مدل های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل مفاهیم مدل سازی در AWS است. این دوره به دو ماژول تقسیم می شود و هر ماژول بیشتر توسط درس ها و سخنرانی های ویدیویی تقسیم می شود. این دوره با سخنرانی‌های ویدئویی تقریباً 1:30 ساعت تا 2:00 ساعت که دانش تئوری و دستی را ارائه می‌کند، زبان‌آموزان را تسهیل می‌کند. همچنین آزمون های درجه بندی شده و بدون درجه بندی به منظور سنجش توانایی فراگیران به همراه هر ماژول ارائه می شود. ماژول 1: مدل سازی و آموزش مدل های یادگیری ماشین در AWS ماژول 2: مدل های یادگیری ماشین: ارزیابی عملکرد و تنظیم در پایان این دوره، فراگیران قادر خواهند بود: 1. تجزیه و تحلیل مفاهیم مدل سازی و آموزش مدل های یادگیری ماشین 2. عملکرد مدل های یادگیری ماشین را بررسی کنید 3. با آموزش یک مدل، تنظیم خودکار مدل را پیاده سازی کنید

سیستم های مدیریت پایگاه داده بخش مهمی از اکثر صنایع در مقیاس بزرگ و سیستم های منبع باز هستند. این دوره شما را با مفاهیم مهم سیستم های پایگاه داده و طراحی آشنا می کند. ما یاد خواهیم گرفت که پایگاه‌های داده رابطه‌ای چیست، برای چه استفاده می‌شوند، تئوری زیربنایی طراحی آن‌ها، و نحوه پرس‌وجو و تغییر پایگاه داده با استفاده از زبان SQL اعلامی. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود: - توضیح دهید که پایگاه داده های رابطه ای چیست و چگونه استفاده می شود. - تسلط بر مدل پایگاه داده رابطه ای. - نشان دادن مهارت در تئوری پایگاه داده رابطه ای رسمی. - مهارت های جامع SQL را نشان دهید. - استفاده از دانش پایگاه داده در مسائل عملی. نرم افزار مورد نیاز: Jupyter Notebooks، SQL

این دوره برای متخصصان کسب و کار طراحی شده است که می خواهند یاد بگیرند که چگونه نتایج مراحل قبلی پروژه علم داده را جمع آوری کرده و به ذینفعان ارائه دهند. یادگیرندگان نتایج یک مدل را به ذینفعان منتقل می‌کنند، نحوه ساخت یک برنامه وب پایه برای نشان دادن مدل‌های یادگیری ماشین و پیاده‌سازی و آزمایش خطوط لوله که فرآیندهای آموزش، تنظیم و استقرار مدل را خودکار می‌کنند، نشان خواهند داد. دانشجوی معمولی در این دوره دوره های قبلی را در برنامه گواهینامه حرفه ای CDSP گذرانده است و چندین سال تجربه در زمینه فناوری محاسبات از جمله برخی استعدادها در برنامه نویسی رایانه دارد.