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AWSでのCI/CD、Infrastructure as Code、コンテナ、サーバーレスを含むDevOps実践を学ぶコース。
機械学習のためのデータクリーニング、エンコーディング、特徴量エンジニアリングを、AWSのサービスで実施する方法を学びます。
AWSの目的別データベースを比較し、ワークロードに適したデータベースソリューションの選択と設計を実践的に学びます。
Amazon DocumentDB でリレーショナルデータを変換・移行し、クエリ、監視、バックアップ復元を実践するラボ。
機械学習用データの収集・可視化から、AWSストレージの選択、取り込み、抽出、マージまでを学ぶ。
AWS上での機械学習の基礎、問題定式化、責任あるAI、Amazon SageMakerによるMLソリューション開発を学ぶ入門コース。
AWS Certified Data Engineer - Associate認定試験の形式・採点・難易度に沿って実力を測る、日本語65問の公式模擬試験。
ML パイプラインの本番推論インフラストラクチャを設計し、AWS で最適なデプロイ戦略を選択するコース。
Amazon SageMaker の各種機能を使い、本番の機械学習モデルのドリフト、品質、バイアスを監視し、自動修復や再トレーニングにつなげる方法を学びます。
AWSのCustomer Carbon Footprint Toolなどを活用し、炭素排出量を削減して脱炭素化目標を達成する基礎を学ぶ。
機械学習ワークフローにCI/CDを組み込み、AWSサービスでデプロイ、オーケストレーション、モデル再トレーニングを自動化するMLOpsコース。
機械学習インフラの監視・可観測性から、コンピューティングの適正化、AWSコスト管理までを実践的に学ぶ。
AWS Certified Data Engineer - Associate試験に向け、データエンジニアリングの知識ギャップと準備状況を確認するコース。
AWS Certified Data Engineer - Associate試験に向け、実践ラボと公式問題でデータエンジニアリングの知識と準備状況を確認します。
STM32/STM8マイコンと認証済みソフトウェアを活用し、機能安全規格への適合を目指すシステム開発を紹介します。
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