🌎 Machine Learning for Business: Using Amazon SageMaker and Jupyter (2020)

❔ Чему вы научитесь:

🔵 Разворачивать ML-модели в production через Amazon SageMaker: training jobs, endpoints, auto-scaling;
🔵 Строить end-to-end ML pipelines с SageMaker Pipelines, Feature Store и Model Registry для MLOps;
🔵 Применять встроенные алгоритмы AWS: XGBoost, BlazingText, DeepAR для типовых бизнес-задач без глубокого ML-бэкграунда;
🔵 Интегрировать ML-сервисы в приложения через AWS Lambda, API Gateway и real-time inference;
🔵 Оптимизировать costs: spot instances, model monitoring, A/B testing для ROI-driven ML внедрений.

"Machine Learning for Business" — это bridge между data science и business value через AWS экосистему. Книга показывает, как быстро доставлять ML-решения в production без управления инфраструктурой: от Jupyter notebooks до scalable endpoints за часы, а не месяцы. Для бизнес-аналитиков, продакт-менеджеров и разработчиков, которые хотят leverage managed ML-сервисы AWS для решения реальных задач прогнозирования и персонализации.

🗄 Скачать курс

Backender