用 AWS 實作雲端資料探勘模型｜從架構、佈署到推薦系統必備演算法一次掌握

DAY 1

AWS 架構與計費方式，並實際部署 S3 儲存服務

Stephen 老師將帶你了解 AWS 上經典的數據分析架構，並帶你了解計費方式與估算價格，幫你有效控制預算，使用雲端服務不再害怕荷包大失血！

最後，講師將帶大家實際建立免費帳戶，並部署一個 S3 儲存服務，開啟你雲端的第一步。

DAY 2

部署 EC2 雲端機器與 Aurora MySQL 資料庫，並安裝 Python 與 R

了解完架構與計費後，Stephen 老師將帶大家設定 VNC 並實際部署一台 EC2 雲端機器以及 AWS 所提供的關聯式資料庫 Aurora MySQL 。

此外，也會在雲端上安裝 Python 與 R 語言，為接下來的資料探勘做好準備！

DAY 3

關聯式資料庫核心與 SQL程式設計

Stephen 老師將會帶大家了解關聯式資料庫與 SQL 程式設計，並在 AWS 的 Aurora MySQL 上實際演練接下來實作會用到的相關語法。

DAY 4

透過 AWS 機器學習服務 SageMaker 實作推薦系統必備的 2 大演算法

將會介紹 AWS 上特有的雲端機器學習平台 SageMaker，SageMaker 能夠讓大家方便且快速的訓練和部署機器學習模型。

最後，Stephen 老師更會透過 2 大機器學習演算法「推薦演算法」、「購物籃模型」實作演練 SageMaker，讓你能將 AWS 與資料探勘互相搭配，學完你將能實際應用在實務上！