Szkolenia AWS

Cel szkolenia

kod: AWS-MEA

This course builds upon and extends the DevOps practice prevalent in software development to build, train, and deploy machine learning (ML) models. The course stresses the importance of data, model, and code to successful ML deployments. It will demonstrate the use of tools, automation, processes, and teamwork in addressing the challenges associated with handoffs between data engineers, data scientists, software developers, and operations. The course will also discuss the use of tools and processes to monitor and take action when the model prediction in production starts to drift from agreed-upon key performance indicators.

The instructor will encourage the participants in this course to build an MLOps action plan for their organization through daily reflection of lesson and lab content, and through conversations with peers and instructors.

Course objectives

In this course, you will learn to:

  • Describe machine learning operations
  • Understand the key differences between DevOps and MLOps
  • Describe the machine learning workflow
  • Discuss the importance of communications in MLOps
  • Explain end-to-end options for automation of ML workflows
  • List key Amazon SageMaker features for MLOps automation
  • Build an automated ML process that builds, trains, tests, and deploys models
  • Build an automated ML process that retrains the model based on change(s) to the model code
  • Identify elements and important steps in the deployment process
  • Describe items that might be included in a model package, and their use in training or inference
  • Recognize Amazon SageMaker options for selecting models for deployment, including support for ML frameworks and built-in algorithms or bring-your-own-models
  • Differentiate scaling in machine learning from scaling in other applications
  • Determine when to use different approaches to inference
  • Discuss deployment strategies, benefits, challenges, and typical use cases
  • Describe the challenges when deploying machine learning to edge devices
  • Recognize important Amazon SageMaker features that are relevant to deployment and inference
  • Describe why monitoring is important
  • Detect data drifts in the underlying input data
  • Demonstrate how to monitor ML models for bias
  • Explain how to monitor model resource consumption and latency
  • Discuss how to integrate human-in-the-loop reviews of model results in production

Intended audience

This course is intended for any one of the following roles with responsibility for productionizing machine learning models in the AWS Cloud:

  • DevOps engineers
  • ML engineers
  • Developers/operations with responsibility for operationalizing ML models

Plan szkolenia Rozwiń listę

  • Module 1: Introduction to MLOps
    • Machine learning operations
    • Goals of MLOps
    • Communication
    • From DevOps to MLOps
    • ML workflow
    • Scope
    • MLOps view of ML workflow
    • MLOps cases
  • Module 2: MLOps Development
    • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
    • MLOps security
    • Automating
    • Apache Airflow
    • Kubernetes integration for MLOps
    • Amazon SageMaker for MLOps
    • Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
    • Demonstration: Amazon SageMaker
    • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
    • Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
    • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • Module 3: MLOps Deployment
    • Introduction to deployment operations
    • Model packaging
    • Inference
    • Lab: Deploy your model to production
    • SageMaker production variants
    • Deployment strategies
    • Deploying to the edge
    • Lab: Conduct A/B testing
    • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • Module 4: Model Monitoring and Operations
    • Lab: Troubleshoot your pipeline
    • The importance of monitoring
    • Monitoring by design
    • Lab: Monitor your ML model
    • Human-in-the-loop
    • Amazon SageMaker Model Monitor
    • Demonstration: Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, model registry, and Feature Store
    • Solving the Problem(s)
    • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • Module 5: Wrap-up
    • Course review
    • Activity: MLOps Action Plan Workbook
    • Wrap-up
Pobierz konspekt szkolenia w formacie PDF

Dodatkowe informacje

Wymagania wstępne

Required

  • AWS Technical Essentials course (classroom or digital)
  • DevOps Engineering on AWS course, or equivalent experience
  • Practical Data Science with Amazon SageMaker course, or equivalent experience

Recommended

  • The Elements of Data Science (digital course), or equivalent experience
  • Machine Learning Terminology and Process (digital course)
Poziom trudności
Czas trwania 3 dni
Certyfikat

The participants will obtain certificates signed by AWS (course completion).

This course also helps you prepare for the AWS Certified Machine Learning – Specialty MLS-C01 exam and this way gain the AWS Certified Machine Learning – Specialty title – specialty level. AWS certification exams are offered at Pearson Vue test centers worldwide https://home.pearsonvue.com/Clients/AWS.aspx
Prowadzący

AWS Authorized Instructor (AAI)

Pozostałe szkolenia AWS | AI and Machine Learning

Wszystkie szkolenia AWS
Szkolenia powiązane tematycznie

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

AI and Machine Learning | AWS

Cloudera Machine Learning and AI | Cloudera

Generative AI | Component Soft

Foundations | Google Cloud

Generative AI | Google Cloud

Google Cloud for Non-Technical Roles | Google Cloud

Machine Learning and Artificial Intelligence | Google Cloud

Microsoft 365 | Microsoft

Microsoft AI | Microsoft

Formularz kontaktowy

Prosimy o wypełnienie poniższego formularza, jeśli chcą Państwo uzyskać więcej informacji o powyższym szkoleniu.





* pola oznaczone (*) są wymagane

Informacje o przetwarzaniu danych przez Compendium – Centrum Edukacyjne Spółka z o.o.

CENA 4500 PLN NETTO

Dostępne promocje

wprowadź kod promocji:
(kolor zielony = kod prawidłowy)
rabat zostanie naliczony po wprowadzeniu poprawnego kodu
 

FORMA SZKOLENIA ?

 

MATERIAŁY SZKOLENIOWE ?

 

EGZAMIN ?

 

WYBIERZ TERMIN SZKOLENIA

  • szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
    • Informacje ogólne
    • Termin gwarantowany
    • Last minute (-10%)
    • Język obowiązujący na szkoleniu
    • Polski
  • szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
    • Informacje ogólne
    • Termin gwarantowany
    • Last minute (-10%)
    • Język obowiązujący na szkoleniu
    • Polski
  • szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
    • Informacje ogólne
    • Termin gwarantowany
    • Last minute (-10%)
    • Język obowiązujący na szkoleniu
    • Polski
Zarezerwuj termin szkolenia
zamknij

Szkolenie stacjonarne

Szkolenia stacjonarne w Compendium CE odbywają się najczęściej w naszych lokalizacjach w Krakowie i Warszawie, ale także w miejscu ustalonym przez klienta. Grupa uczestnicząca w szkoleniu spotyka się w danym miejscu o określonym czasie i wraz z trenerem aktywnie uczestniczy w laboratoriach.

Szkolenie dlearning

W szkoleniach Compendium Distance Learning możesz uczestniczyć z dowolnego miejsca na świecie. Kursanci, dzięki zaawansowanej technologii, którą dostarcza Compendium CE, stale widzą i słyszą trenera, mogą mu zadawać pytania poprzez chat i mikrofon, a także uczestniczą w ćwiczeniach i laboratoriach, które rozwiązują wraz z prowadzącym. Po więcej informacji zajrzyj na stronę dlearning.eu

zamknij

Materiały papierowe

Materiały tradycyjne: cena zawiera standardowe materiały wydawane w postaci książek papierowych, drukowanych lub innej, w zależności od ustaleń z producentem.

Materiały elektroniczne

Materiały elektroniczne: są to materiały szkoleniowe w wersji elektronicznej, które w zależności od dostawcy udostępniane są za pomocą dedykowanych aplikacji: Skillpipe, eVantage itd. lub w postaci dokumentów PDF.

Materiały ctab

Materiały ctab: cena zawiera tablet ctab oraz materiały szkoleniowe w formie elektronicznej bądź tradycyjne materiały szkoleniowe i materiały dodatkowe dostarczone w wersji elektronicznej w zależności od ustaleń z producentem (w postaci dokumentów PDF lub EPUB). Tak dostarczone materiały są przystosowane pod kątem wyświetlania ich na tablecie ctab. Po więcej informacji zajrzyj na stronę ctab.

AWS Skill Builder Team Subscription

Najbliższe szkolenia AWS

  • 2026-03-09 | 2 dni | Kraków / Wirtualna sala

    Developing Generative AI Applications on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-09 | 3 dni | Kraków / Wirtualna sala

    Developing on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-09 | 3 dni | Warszawa / Wirtualna sala

    Data Engineering on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-09 | 1 dzień | Warszawa / Wirtualna sala

    Exam Prep: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-11 | 3 dni | Kraków / Wirtualna sala

    Cloud Operations on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-11 | 3 dni | Kraków / Wirtualna sala

    DevOps Engineering on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-11 | 3 dni | Kraków / Wirtualna sala

    Security Engineering on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-11 | 3 dni | Warszawa / Wirtualna sala

    Advanced Architecting on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-13 | 1 dzień | Kraków / Virtual Classroom

    AWS Cloud Practitioner Essentials
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2026-03-16 | 3 dni | Virtual

    Developing on AWS
Harmonogram szkoleń AWS