AWS ML Engineer Associate Curriculum Conclusion (Korean)

이 과정에서는 학습을 계속하기 위한 다음 단계를 제안하며 역할 기반 기계 학습 엔지니어 학습 플랜을 마무리합니다. 학습한 내용을 복습하고 시리즈 전체에서 언급된 리소스를 탐색하는 데 사용할 수 있는 다운로드 가능한 교육 과정 리소스 가이드를 제공합니다.

• 과정 수준: 고급
• 소요 시간: 10분

참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원되며 음성은 영어로 출력됩니다. 자막을 표시하려면 동영상 화면 우측 하단의 CC 버튼을 클릭하세요.

참고: 이 과정은 Google Chrome(최신 주요 버전 2개), Microsoft Edge(최신 주요 버전 2개), Safari(최신 주요 버전 2개)에 최적화되어 있습니다.

활동

• 온라인 자료

과정 목표

• ML Engineer Associate 교육 과정의 과정 개념을 검토합니다.
• 학습을 계속하기 위한 기계 학습 리소스의 위치를 확인합니다.

수강 대상

• 클라우드 아키텍트
• 기계 학습 엔지니어

권장 기술

• Amazon SageMaker 및 기타 AWS 서비스를 ML 엔지니어링에 사용한 1년 이상의 경험
• 백엔드 개발자, DevOps 개발자, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 등 관련 역할에서 1년 이상의 경험
• Python 등 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 이해
• AWS ML Engineer Associate 학습 플랜의 이전 과정 이수

과정 개요

• 강의 1: 본 과정 사용 방법
• 강의 2: 고육 과정 요약
• 강의 3: AWS에 문의하기