למה דווקא מערכת AWS ל-Machine Learning?

למה דווקא מערכת AWS ל-Machine Learning?

AWS היא ענקית הענן המובילה בעולם, וכשזה מגיע ל-ML, היא נותנת לנו חבילה של כלים מתקדמים, ידידותיים לשימוש, שמאפשרים לכל אחד להיכנס לעולם הזה בקלות – החל ממפתחים מתחילים ועד Data Scientists מנוסים.

היתרונות ברורים:

  • כלים עוצמתיים: אפשר לבנות מודלים בלי לכתוב אפילו שורת קוד אחת.
  • שירותים מנוהלים (Managed): AWS מטפלת בכל ה”תשתית” המסובכת מאחורי הקלעים.
  • סקיילינג אינסופי: אפשר לעבוד עם כמויות נתונים עצומות ללא בעיות ביצועים.

שאלות נוספות באותו נושא

הדרך הטובה ביותר להתחיל היא ללמוד את הכלים השונים של AWS, ולעבור קורס הכנה להסמכות כמו: AWS Certified Data Analytics – Specialty AWS Certified Solutions
מהירות ויעילות – תובנות מהירות יותר פירושן יתרון עסקי. עלויות נמוכות – משלמים רק לפי צריכה, ללא עלויות גבוהות מראש. אבטחה ועמידה בתקנים – AWS
נניח שאתם רוצים לנתח נתוני משתמשים באתר או באפליקציה: הנתונים זורמים בזמן אמת דרך Amazon Kinesis. Kinesis מעביר אותם לאחסון ב-S3. AWS Glue מסדר ומכין
בואו נכיר את הכלים החשובים ביותר שתמצאו ב-AWS כשאתם נכנסים לעולם ה-Big Data: 1. Amazon S3 (Simple Storage Service) השירות הבסיסי לאחסון מידע בענן. יכול
כשזה מגיע ל-Big Data, AWS היא ללא ספק המובילה בעולם. יש לה מגוון עצום של כלים ושירותים שעוזרים לכם לאסוף, לאחסן, לנתח, וליצור תובנות מהנתונים
כשאנחנו מדברים על Big Data, אנחנו מתכוונים לנתונים שמגיעים בכמויות ענקיות, במהירות גבוהה, ובפורמטים מגוונים (תמונות, וידאו, טקסט ועוד). האתגר הוא לא רק לאחסן אותם,
לא חובה להיות מתכנת מומחה, אבל רצוי להכיר לפחות: בסיס בתכנות (פייתון הוא יתרון גדול!) הבנה בסיסית של נתונים וסטטיסטיקה פשוטה. רקע בענן – מומלץ
כניסה קלה ומהירה – לא צריך ידע מתקדם במדעי המחשב. חוסך זמן ומשאבים – AWS עושה את כל העבודה הקשה מאחורי הקלעים. אין מגבלה ליכולות
בואו ניקח דוגמה פשוטה – זיהוי רגשות בתמונות: מעלים תמונה ל-Amazon S3 (שירות אחסון בענן). Rekognition מנתח את התמונה ומזהה פנים ורגשות (מחייך, כועס, מופתע
בואו נעשה סקירה קצרה של השירותים הכי פופולריים והכי חשובים: 1. Amazon SageMaker זה “המלך” של ML ב-AWS. SageMaker הוא שירות מנוהל המאפשר לפתח, לאמן
במילים פשוטות, Machine Learning (ML) זו דרך ללמד מחשבים איך ללמוד ולקבל החלטות באופן עצמאי, בלי שנצטרך להגדיר עבורם מראש כללים מדויקים. לדוגמה: לזהות פנים
הקורס מחולק למספר תחומים חשובים: 1. ארכיטקטורת ענן מתקדמת איך מתכננים מערכות ענן מורכבות: Availability Zones, Regions, ו-Edge Locations. עקרונות לתכנון מערכות בסקל גדול (High
למי שכבר עשה את Cloud Practitioner (לא חובה, אבל בהחלט עוזר). אנשי IT, אנשי סיסטם, מפתחי תוכנה, או אנשי DevOps שרוצים להתקדם. למי שמתכנן קריירה
Solutions Architect הוא האחראי לתכנן פתרונות טכנולוגיים בענן. הוא מבין את הצרכים של הארגון, את הטכנולוגיות הקיימות ב-AWS, ובונה פתרונות חכמים, יעילים ומאובטחים שמתאימים בדיוק
הקורס מתמקד ב-4 נושאים עיקריים: 1. הבנת עקרונות מחשוב ענן מה זה ענן ולמה בכלל צריכים אותו? המודלים השונים: IaaS, PaaS, SaaS – נשמע מסובך?
Cloud Practitioner הוא שם של קורס וגם שם של תעודת הסמכה של AWS. המטרה של הקורס היא ללמד את הבסיס של מחשוב ענן, בלי להיכנס
במהלך הקורס תלמדו להשתמש בכלים המובילים של AWS, כגון Amazon EC2 לניהול שרתים וירטואליים, Amazon S3 לאחסון נתונים בענן, Amazon RDS לניהול מסדי נתונים, AWS
בהחלט כן! עם העלייה בביקוש לשירותי ענן, AWS הפך לאחד הפתרונות הנפוצים והנדרשים ביותר בתחום הטכנולוגי. לימודי AWS מאפשרים למשתתפים לרכוש ידע ומיומנויות שיפתחו בפניהם
קורס AWS מתאים גם למתחילים וללא צורך בידע מקדים נרחב. עם זאת, ידע בסיסי במחשבים ובמושגי IT יכול להוות יתרון. הקורס נועד להעניק לכל משתתף
AWS משמש למגוון רחב של יישומים ושירותים, כולל פיתוח ואחסון אפליקציות, ניהול מסדי נתונים, ניתוח נתונים, פתרונות בינה מלאכותית, ואבטחת מידע בענן. היכולת של AWS
AWS הוא מערך שירותי ענן מקיף הכולל פתרונות מחשוב, אחסון, מסדי נתונים, ניתוח נתונים, בינה מלאכותית, אבטחת מידע ועוד. באמצעות AWS, ארגונים יכולים לפרוס ולהפעיל
אם אתם עוסקים גם ב- Docker ו-Kubernetes: Amazon ECS – ניהול קונטיינרים בלי לגעת בשרתים. Amazon EKS – רוצה Kubernetes? קבל אותו מוכן. Amazon ECR
הנה כל מה שצריך להכיר – הכלים שיעשו לך את החיים קלים יותר: 1. AWS CodeCommit מאגר קוד (Git) מנוהל בענן. שומר על הקוד שלך
מהירות: פריסה מהירה, תיקונים זריזים, תכונות חדשות יוצאות בזמן. יציבות: פחות באגים בייצור. פחות כאב ראש. סקיילינג: AWS גדלה איתך, מבלי לחשוב על “מה יקרה
אז למה כולם מדברים על AWS בכל פעם שמישהו מזכיר DevOps? כי AWS נותנת לך את כל הכלים במקום אחד. לא צריך להתקין כל מיני
תחשבו על DevOps כעל גישה או פילוסופיה, לא רק תפקיד. המטרה היא להפוך את תהליך הפיתוח ליותר חלק, מהיר ואמין. במקום שמפתחים יכתבו קוד ויזרקו
קורסים נוספים

אולי יעניין אותך גם...

למה דווקא מערכת AWS ל-Machine Learning?

Skip to content