Kursus Pelatihan AWS Cloud9 untuk Data Science

Ini adalah pengantar selama 5 hari tentang Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan (AI).

Kursus ini disampaikan dengan contoh dan latihan menggunakan Python

Pelatihan ini dipimpin oleh instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk peserta tingkat menengah yang ingin mengautomasikan dan mengelola alur kerja machine learning, termasuk pelatihan model, validasi, dan penyebaran menggunakan Apache Airflow.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengatur Apache Airflow untuk orkestrasi alur kerja machine learning.
• Mengautomasikan tugas-tugas pra-pemrosesan data, pelatihan model, dan validasi.
• Mengintegrasikan Airflow dengan kerangka kerja dan alat machine learning.
• Menggunakan pipa terautomasi untuk menyebarkan model machine learning.
• Memantau dan mengoptimalkan alur kerja machine learning di produksi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data yang ingin menggunakan ekosistem Anaconda untuk menangkap, mengelola, dan menyebarkan paket dan alur kerja analisis data dalam satu platform.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Anaconda komponen dan pustaka.
• Memahami konsep inti, fitur, dan manfaat Anaconda.
• Kelola paket, lingkungan, dan saluran menggunakan Anaconda Navigator.
• Gunakan paket Conda, R, dan Python untuk ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Ketahui beberapa kasus penggunaan praktis dan teknik untuk mengelola berbagai lingkungan data.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk para teknisi yang ingin menyebarkan dan mengelola perangkat IoT di AWS.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat membangun platform IoT yang mencakup penerapan dan pengelolaan backend, gateway, dan perangkat di atas AWS.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin memasang, mengonfigurasi, dan mengelola AWS IoT kemampuan Greengrass untuk membuat aplikasi untuk berbagai perangkat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan AWS IoT Greengrass untuk membangun, menyebarkan, mengelola, mengamankan, dan memantau aplikasi pada perangkat cerdas.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan AWS Lambda untuk membangun dan menyebarkan layanan dan aplikasi ke cloud, tanpa perlu khawatir tentang penyediaan lingkungan eksekusi (server, VM dan kontainer, ketersediaan, skalabilitas, penyimpanan, dll.).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasikan AWS Lambda untuk menjalankan fungsi.
• Memahami FaaS (Functions as a Service) dan keuntungan pengembangan tanpa server.
• Membangun, mengunggah, dan menjalankan fungsi AWS Lambda.
• Integrasikan fungsi Lambda dengan berbagai sumber peristiwa.
• Mengemas, menyebarkan, memantau, dan memecahkan masalah aplikasi berbasis Lambda.

Pelatihan ini dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin mempelajari dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan menavigasi Google Colab.
• Menulis dan menjalankan kode Python dasar.
• Mengimpor dan mengelola dataset.
• Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.

Peserta yang menyelesaikan pelatihan ini akan mendapatkan pemahaman praktis dan nyata tentang Ilmu Data serta teknologi, metodologi, dan alat terkaitnya.

Peserta akan memiliki kesempatan untuk menerapkan pengetahuan ini melalui latihan praktis. Interaksi kelompok dan umpan balik instruktur merupakan komponen penting dari kelas ini.

Kursus dimulai dengan pengenalan konsep dasar Ilmu Data, kemudian beralih ke alat dan metodologi yang digunakan dalam Ilmu Data.

Audience

• Pengembang
• Analis Teknis
• Konsultan IT

Format Kursus

• Sebagian ceramah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang intensif

Catatan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang praktik DevOps dan menyederhanakan proses pengembangan menggunakan AWS Cloud9.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan dan konfigurasikan AWS Cloud9 untuk alur kerja DevOps.
• Menerapkan jalur integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD).
• Otomatisasi proses pengujian, pemantauan, dan penerapan menggunakan AWS Cloud9.
• Integrasikan layanan AWS seperti Lambda, EC2, dan S3 ke dalam alur kerja DevOps.
• Memanfaatkan sistem kontrol sumber seperti GitHub atau GitLab dalam AWS Cloud9.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mempelajari cara membangun, menerapkan, dan memelihara aplikasi tanpa server secara efektif di AWS Cloud9 dan AWS Lambda.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar arsitektur tanpa server.
• Siapkan AWS Cloud9 untuk pengembangan aplikasi tanpa server.
• Mengembangkan, menguji, dan menyebarkan aplikasi tanpa server menggunakan AWS Lambda.
• Integrasikan AWS Lambda dengan layanan AWS lainnya seperti API Gateway dan S3.
• Optimalkan aplikasi tanpa server untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Ringkasan:

• Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
• “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
• Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
• Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
• Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
• Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
• Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data.
• Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
• Peringatan dan acara
• Kalibrasi sensor

Ringkasan:

• Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
• “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
• Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
• Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
• Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
• Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
• Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data menggunakan DynamoDB.
• Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
• Praktik langsung dengan Raspberry PI dan AWS IoT Core untuk membangun perangkat pintar.
• Visualisasi data sensor dan komunikasi dengan antarmuka web.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin belajar dan membangun karier mereka di Data Science menggunakan Kaggle.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari tentang ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Jelajahi analitik data.
• Pelajari tentang Kaggle dan cara kerjanya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan Modin untuk membangun dan menerapkan komputasi paralel dengan Pandas untuk analisis data yang lebih cepat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan Pandas alur kerja berskala dengan Modin.
• Memahami fitur, arsitektur, dan keuntungan Modin.
• Ketahui perbedaan antara Modin, Dask, dan Ray.
• Lakukan operasi Pandas lebih cepat dengan Modin.
• Terapkan seluruh API dan fungsi Pandas.

Pelatihan ini yang dilaksanakan oleh instruktur dalam format Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan RAPIDS untuk membangun pipa data, workflow, dan visualisasi yang dioptimalkan dengan GPU, menerapkan algoritma machine learning seperti XGBoost, cuML, dan lain-lain.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk membangun model data dengan NVIDIA RAPIDS.
• Memahami fitur, komponen, dan keunggulan RAPIDS.
• Menggunakan GPU untuk mempercepat pipa data dan analitik end-to-end.
• Mengimplementasikan persiapan data dan ETL yang dioptimalkan dengan GPU dengan cuDF dan Apache Arrow.
• Belajar mengelola tugas machine learning dengan algoritma XGBoost dan cuML.
• Membangun visualisasi data dan menjalankan analisis grafik dengan cuXfilter dan cuGraph.