Неделя бонусов возвращения к основам Развертывание в облаке

Неделя бонусов возвращение к основам с развертыванием в облаке

 

Команда VoAGI надеется, что вам понравилась серия «Возвращение к основам». Чтобы ее завершить, мы подготовили бонус-неделю для тех, кто хочет пройти дополнительный путь и расширить свою базу знаний. 

Если вы еще не ознакомились, обратите внимание на следующие материалы:

• Неделя 1: Основы программирования на Python и науки о данных
• Неделя 2: Базы данных, SQL, управление данными и статистические концепции
• Неделя 3: Возвращение к основам, неделя 3: Введение в машинное обучение
• Неделя 4: Продвинутые темы и развертывание

Переходим к бонус-неделе, 

• Работа с Power Query для обработки данных в PowerBI
• Data Altruism Цифровое топливо для корпоративных двигателей
• Как успешные специалисты по обработке данных находят работу в IT-сфере в 2024 году — 3-х шаговая стратегия поиска работы

• Бонус 1: Начало работы с Google Platform – 5 шагов
• Бонус 2: Развертывание вашей модели машинного обучения в AWS Cloud

 

Начало работы с Google Platform – 5 шагов

 

Бонус-неделя – Часть 1: Начало работы с платформой Google Cloud – 5 шагов

Исследуйте основы Google Cloud Platform для науки о данных и машинного обучения, от настройки аккаунта до развертывания моделей, с примерами практических проектов.

Целью этой статьи является предоставление пошагового обзора начала работы с платформой Google Cloud (GCP) для науки о данных и машинного обучения. Мы рассмотрим обзор GCP и его ключевые возможности для аналитики, проведем настройку аккаунта, изучим основные сервисы, такие как BigQuery и Cloud Storage, создадим пример проекта с данными и используем GCP для машинного обучения. 

Будь вы новичком в GCP или ищете краткое обновление, продолжайте чтение, чтобы изучить основы и сразу начать работу с Google Cloud.

 

Развертывание вашей модели машинного обучения в AWS Cloud

 

Бонус-неделя – Часть 2: Развертывание вашей модели машинного обучения в облаке

Узнайте простой способ разместить модель на AWS.

AWS, или Amazon Web Services, – это облачный компьютерный сервис, используемый во многих бизнесах для хранения, аналитики, приложений, развертывания сервисов и многих других. Это платформа, которая использует несколько сервисов для поддержки бизнеса в формате безсерверной модели с оплатой по мере использования.

Моделирование машинного обучения также является одной из областей, поддерживаемых AWS. С помощью нескольких сервисов можно осуществлять моделирование, начиная от разработки модели и заканчивая ее внедрением в производство. AWS проявляет гибкость, которая является жизненно важной для бизнеса, нуждающегося в масштабируемости и скорости.

В этой статье будет рассмотрено развертывание модели машинного обучения в AWS Cloud в производственной среде. Как это можно сделать? Давайте исследуем дальше.

 

Подведение итогов

 

И все, здесь заканчивается!

Поздравляю с завершением бонус-недели серии «Возвращение к основам». 

Команда VoAGI надеется, что путь “Возвращение к основам” предоставил читателям всеобъемлющий и структурированный подход к овладению основами науки о данных.

Если вам понравился сериал “Возвращение к основам”, дайте нам знать в комментариях, чтобы команда могла создать еще один сериал. Пожалуйста, также оставляйте свои предложения!

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** – это Data Scientist и фрилансер-технический писатель. Она особенно заинтересована в оказании карьерных советов и руководств по Data Science, а также теоретических знаниях в области Data Science. Она также хочет изучить различные способы, которыми искусственный интеллект может быть полезен для продолжительности человеческой жизни. Активный учащийся, стремящийся расширить свои знания в области технологий и навыки письма, помогая при этом другим.