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Il y a 5 modules dans ce cours
Transformez les connaissances théoriques en expertise pratique dans ce cours complet basé sur des projets et conçu pour les professionnels des données en herbe. Grâce à un projet de bout en bout utilisant des données synthétiques de support client (conçues pour refléter les scénarios du monde réel) , vous intégrerez l'analytique avancée, le cloud computing et le développement assisté par l'IA pour résoudre des défis commerciaux authentiques. En utilisant les services AWS tout au long du projet, vous travaillerez avec S3 pour le stockage et la gestion des données, utiliserez SageMaker pour le développement et le déploiement de modèles, et créerez des pipelines de données automatisés - en acquérant une expérience pratique avec des outils de cloud standard de l'industrie. À la fin du cours, vous serez en mesure de : Concevoir des solutions de science de bout en bout - Créer des modèles d'apprentissage de la machine prêts à la production - Générer une documentation complète sur le projet
Bienvenue à la base de la construction de solutions de science des données du monde réel, où la compréhension de l'entreprise rencontre la mise en œuvre technique. Dans ce premier module essentiel, vous apprendrez à combler le fossé entre les défis commerciaux et les solutions de science des données tout en maîtrisant les services AWS fondamentaux nécessaires à des implémentations évolutives. En travaillant avec le défi de routage des tickets d'assistance de TicketWise, vous apprendrez à analyser les exigences métier, à configurer les environnements cloud et à établir l'infrastructure de gestion des données qui soutiendra votre solution de bout en bout. Grâce à une expérience pratique avec AWS S3 et l'intégration Python, vous développerez les compétences cruciales nécessaires pour transformer les problèmes commerciaux en projets de Science des données bien structurés.
Inclus
3 vidéos7 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
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3 vidéos•Total 7 minutes
Bienvenue dans la construction d'une solution de Science des données dans le monde réel•2 minutes
Définir un problème de Science des données•2 minutes
Ensemble de données S3, Glue et Athena pour l'analyse des données•3 minutes
7 lectures•Total 80 minutes
Syllabus et feuille de route du cours•10 minutes
Aperçu des entreprises et des ensembles de données•10 minutes
Accès à la transcription des vidéos•10 minutes
Comprendre le problème d'acheminement des billets de TicketWise•10 minutes
Bonnes pratiques en matière de définition des problèmes et de mesure du succès•15 minutes
Introduction à Amazon SageMaker IA : Présentation et prise en main•10 minutes
Intégration d'AWS S3 avec Python•15 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
Évaluation 1 : Mise en place de la solution et configuration d'AWS•60 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
Lab. non noté : Laboratoire de configuration d'AWS S3•60 minutes
Analyse exploratoire des données (AED) et Prétraitement
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Découvrez comment transformer les données brutes des tickets d'assistance en informations exploitables. Dans ce module, vous analyserez les modèles de tickets de TicketWise et préparerez les données pour une modélisation réussie. Grâce à une analyse exploratoire des données et à un prétraitement systématique, vous découvrirez des informations clés sur les délais de résolution, les segments de clientèle et les schémas de routage, tout en garantissant la qualité des données. À l'aide de bibliothèques Python et de l'intégration AWS, vous créerez un ensemble de données propre et bien structuré qui constituera la base de votre solution de routage.
Inclus
2 vidéos1 lecture3 devoirs2 laboratoires non notés
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2 vidéos•Total 11 minutes
Premier coup d'œil : AED intelligente pour les données RH•7 minutes
Nettoyage des données et techniques de transformation•3 minutes
1 lecture•Total 30 minutes
Analyse exploratoire des données (AED)•30 minutes
3 devoirs•Total 120 minutes
Contrôle des connaissances : Concepts AED•30 minutes
Contrôle des connaissances : Prétraitement des données•30 minutes
Evaluation 2 : Analyse des données et Prétraitement•60 minutes
2 laboratoires non notés•Total 120 minutes
Laboratoire non noté : Exercices guidés sur l'AED Labo•60 minutes
Laboratoire non noté : Laboratoire de Prétraitement de données•60 minutes
Évaluation de modèles
Module 3•5 heures à terminer
Détails du module
Prêt à transformer vos données préparées en puissance prédictive ? Dans ce module, vous construirez et évaluerez des modèles d'apprentissage automatique qui acheminent automatiquement les tickets d'assistance de TicketWise. Grâce à l'ingénierie des caractéristiques, au développement de modèles et à l'évaluation systématique, vous créerez une solution qui prend des décisions de routage intelligentes. En utilisant à la fois des techniques traditionnelles et l'assistance de l'IA, vous apprendrez à sélectionner les bons modèles, à mesurer leur efficacité et à documenter votre approche pour le déploiement en production.
Inclus
6 vidéos2 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés
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6 vidéos•Total 36 minutes
Améliorer vos fonctionnalités grâce à l'IA•8 minutes
Sélection de caractéristiques•5 minutes
Construire des modèles de classification•6 minutes
Techniques de régression en Python•7 minutes
Analyse des Séries chronologiques en Python•7 minutes
Techniques de regroupement et d'ACP•4 minutes
2 lectures•Total 60 minutes
Suggestions de fonctionnalités générées par l'IA•30 minutes
Récapitulatif du modèle et aperçu de la technique•30 minutes
2 devoirs•Total 90 minutes
Contrôle des connaissances : Évaluation de modèles•30 minutes
Évaluation 3 : Construction et évaluation de modèles•60 minutes
2 laboratoires non notés•Total 120 minutes
Laboratoire non gradué : Laboratoire d'Ingénierie des caractéristiques•60 minutes
Laboratoire non noté : Laboratoire de construction de modèles•60 minutes
Construction et déploiement des pipelines
Module 4•8 heures à terminer
Détails du module
Des pipelines automatisés à la documentation claire, ce module transforme les composants ML individuels en un système prêt pour la production. En utilisant la solution d'acheminement des tickets de support de TicketWise comme exemple pratique, vous apprendrez à construire des pipelines de données automatisés, à déployer des modèles dans AWS SageMaker, à créer des visualisations perspicaces et à générer une documentation complète. Grâce à des laboratoires pratiques et des scénarios du monde réel, vous maîtriserez les compétences nécessaires pour transformer des modèles prometteurs en solutions commerciales précieuses, en utilisant à la fois des techniques traditionnelles et l'assistance de l'IA pour garantir que votre travail est évolutif, maintenable et bien documenté.
Inclus
6 vidéos5 lectures2 devoirs4 laboratoires non notés
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6 vidéos•Total 28 minutes
Automatiser votre pipeline de données•5 minutes
Déploiement de modèles en temps réel dans SageMaker AI•6 minutes
Concevoir des tableaux de bord interactifs•6 minutes
Les outils d'informatique décisionnelle permettent de créer des récits de données•4 minutes
Un jour dans la vie - Entretien avec un expert•5 minutes
Documenter votre solution de science des données•3 minutes
5 lectures•Total 135 minutes
Guide du pipeline étape par étape•30 minutes
Etude de cas SageMaker•30 minutes
Les bases du déploiement de modèles avec SageMaker AI•30 minutes
Techniques de visualisation narrative•30 minutes
Meilleures pratiques en matière de documentation des solutions•15 minutes
2 devoirs•Total 90 minutes
Contrôle des connaissances : Composants des pipelines•30 minutes
Évaluation 4 : Pipeline et déploiement•60 minutes
4 laboratoires non notés•Total 240 minutes
Laboratoire non classé : Laboratoire de canalisation•60 minutes
Ungraded Lab : Workflow ML de bout en bout avec SageMaker•60 minutes
Laboratoire non noté : Laboratoire de visualisation publique Tableau•60 minutes
Laboratoire non noté : Laboratoire de documentation•60 minutes
Intégration et fourniture de solutions
Module 5•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module culminant, vous démontrerez votre maîtrise des solutions de science des données de bout en bout. Grâce à des scénarios d'intégration de composants et à une évaluation finale complète, vous montrerez comment différents outils et techniques fonctionnent ensemble de manière efficace. En utilisant le système d'acheminement des tickets d'assistance de TicketWise comme contexte, vous démontrerez votre capacité à concevoir des solutions intégrées tout en tenant compte de l'impact sur l'entreprise. Grâce à une réflexion guidée, vous identifierez également les opportunités de croissance et vous vous préparerez à vos prochaines étapes en tant que professionnel de la science des données.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs
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2 vidéos•Total 4 minutes
Votre boîte à outils de Science des données en action•3 minutes
Félicitations pour l'obtention de votre certificat !•1 minute
2 lectures•Total 20 minutes
Mapping (R) de votre boîte à outils de Science des données aux solutions d'affaires•10 minutes
Synthèse du cours : Construire des solutions de Science des données dans le monde réel•10 minutes
2 devoirs•Total 90 minutes
Contrôle des connaissances : Construire des solutions de bout en bout•30 minutes
Évaluation finale : Livraison d'une solution complète•60 minutes
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Larry W.
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