Description
Ingénierie des données avec Python et AWS Lambda LiveLessons montre aux utilisateurs comment créer des pipelines d’ingénierie de données complets et puissants dans le même langage que celui utilisé par les Data Scientists pour créer des modèles d’apprentissage automatique. En adoptant l’ingénierie des données sans serveur dans Python, vous pouvez créer des systèmes distribués hautement évolutifs à l’arrière du fond de panier AWS. Les utilisateurs apprennent à penser selon le nouveau paradigme du sans serveur, ce qui signifie adopter des événements et des programmes événementiels qui remplacent les serveurs coûteux et compliqués.
Certains des nombreux avantages de la programmation avec AWS Lambda en Python incluent l’absence de serveur à gérer, une mise à l’échelle continue et une mesure en sous-secondes. Plusieurs cas d’utilisation incluent le traitement des données, le traitement des flux, les backends IoT, les applications mobiles et Web. Apprenez à tirer parti d’un nouveau paradigme d’architecture logicielle qui facilitera l’écriture, la maintenance et le déploiement de votre code.
Les fonctions AWS Lambda sont les éléments constitutifs de la création d’applications et de services sophistiqués sur AWS. Dans cette LiveLeçon, vous apprendrez à utiliser Python pour développer des fonctions Lambda qui communiquent avec les services AWS clés: fonctions API Gateway, SQS et CloudWatch. Vous découvrirez également comment un nouvel environnement de développement basé sur le cloud, Cloud9, peut rationaliser l’écriture, le débogage et le déploiement des fonctions AWS Lambda.
À propos des instructeursCadeau de Noé IA pragmatique: une introduction à l’apprentissage automatique basé sur le cloud
Robert Jordan est un architecte visionnaire avec plus de 20 ans d’expérience dans la conception, la mise en œuvre et le déploiement d’applications de production pour certains des plus grands clients médiatiques et scientifiques au monde. Il a dirigé avec succès des projets sur toutes les principales plateformes cloud et est actuellement certifié sur les plateformes AWS et GCP.
Kennedy Behrman est un consultant chevronné spécialisé dans l’architecture et la mise en œuvre de solutions cloud pour les startups en démarrage. Il possède de l’expérience dans l’ingénierie des données, la science des données, les solutions AWS et la gestion de l’ingénierie, et a agi en tant que rédacteur technique pour un certain nombre de publications liées à Python et à la science des données. Il a de l’expérience dans le développement d’un programme de formation utilisé dans le développement économique international et plus d’une décennie d’expérience pratique avec Python. Kennedy a récemment agi à la fois en tant que spécialiste du contenu pour le développement de la certification AWS Machine Learning et en tant qu’éditeur technique du livre. IA pragmatique: une introduction à l’apprentissage automatique basé sur le cloud (Pearson, 2018). Il est également fondateur de Pragmatic AI Labs.
Ce que vous apprendrez
- Effectuer des tâches d’ingénierie de données sur AWS
- Développer avec Cloud9
- Écriture de fonctions AWS Lambda en Python
- Implémenter des modèles d’ingénierie de données cloud natifs, c’est-à-dire sans serveur
- Concevoir des architectures basées sur les événements sur la plateforme AWS à l’aide de SQS, Python Lambda et d’autres technologies AWS
Qui devrait suivre ce cours
- Vous êtes un aspirant ingénieur de données utilisant Python
- Vous travaillez avec des données et souhaitez apprendre des modèles d’ingénierie de données cloud natifs
- Vous êtes nouveau sur le Cloud AWS et souhaitez écrire des fonctions en Python qui ne nécessitent pas de serveurs
- Vous êtes un data scientist qui a besoin d’un moyen plus simple d’obtenir des résultats d’ingénierie des données
- Vous souhaitez en savoir plus sur la technologie sans serveur et comment la réaliser en Python
Exigences du cours
- Peut écrire des fonctions en Python et exécuter des instructions
- Avoir une compréhension de base d’AWS
Sortie le 8/2019
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