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ML Engineer - Validate Data and Prepare for Modeling

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ML Engineer - Validate Data and Prepare for Modeling

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Instructeur : AWS Instructor

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niveau Avancées

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2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Differentiate data quality and bias risks across data modalities and appropriate mitigation strategies for ML and GenAI training data.

  • Explain data quality validation using AWS data quality tools.

  • Describe data labeling and annotation using AWS services.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Integrity
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : Data Quality
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Cloud Services
  • Catégorie : Generative AI

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : AWS SageMaker
  • Catégorie : Generative AI Agents

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

novembre 2026

Évaluations

11 devoirs

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Amazon Web Services

Il y a 7 modules dans ce cours

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

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12 lectures3 devoirs

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4 lectures1 devoir

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6 lectures1 devoir

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