과정소개

과정 목표

• 클라우드가 무엇이고 어떻게 작동하는지 정의
• 클라우드 컴퓨팅과 배포 모델의 차이를 구분
• AWS 클라우드의 기본적인 글로벌 인프라와 6가지 장점을 설명
• 컴퓨팅, 네트워크, 데이터베이스, 스토리지 등 핵심 AWS 서비스의 사례를 설명
• Well-Architected 프레임워크를 설명
• 공동 책임 모델 설명
• AWS 클라우드를 이용한 보안 서비스 설명
• AWS 플랫폼의 결제, 계정 관리, 요금 모델 정의

TOP교육일정보기

과정소개

과정 목표

• AWS 플랫폼 관련 용어 및 개념을 습득하고 AWS Management Console 탐색
• Amazon Elastic Compute Cloud(EC2), Amazon Virtual Private Cloud(VPC), Amazon Simple Storage Service(S3), Amazon Elastic Block Store(EBS)를 비롯하여 기초 서비스를 이해
• AWS에서 제공하는 보안 조치와 AWS Identity and Access Management (IAM)의 주요 개념을 이해
• Amazon DynamoDB 및 Amazon Relational Database Service(RDS)를 비롯한 AWS 데이터베이스 서비스를 이해
• Auto Scaling, Amazon CloudWatch, Elastic Load Balancing(ELB) 및 AWS Trusted Advisor를 비롯하여 AWS 관리 도구를 이해

교육대상

• 고객에게 AWS 서비스의 기술적인 이점을 설명해야 할 책임을 맡고 있는 담당자
• AWS 사용을 시작하는 방법을 배우는 데 관심이 있는 개인
• AWS 서비스 사용에 관심이 있는 시스템 운영 관리자, 솔루션스 아키텍트 및 개발자

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 1일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• AWS 아키텍팅 기본 관행을 파악
• 실습 환경에서 AWS 콘솔, Command Line Interface(CLI), CloudFormation 템플릿 등 AWS 관리 도구를 사용하는 방법을 파악
• 정책을 사용한 계정 보안 적용을 검토
• 프라이빗 서브넷과 퍼블릭 서브넷이 포함된 탄력적이고 안전한 가상 네트워크를 구축하는 요소를 파악
• AWS 핵심 네트워킹 인프라 구축을 연습
• Virtual Private Cloud(VPC) 서브넷에 대한 계층적 보안 접근 방식 전략을 결정
• 비즈니스 사용 사례에 따라 적절한 컴퓨팅 리소스를 선택하는 전략을 파악
• 실습 환경에서 VPC를 구축하고 Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스를 추가하는 연습
• 생성한 VPC에 Amazon Relational Database Service(RDS) 인스턴스와 Application Load Balancer(ALB)를 설치하는 연습
• 비즈니스 시나리오를 기반으로 AWS 스토리지 제품과 서비스를 비교 및 대조
• 비즈니스 요구를 기준으로 다양한 AWS 데이터베이스 서비스 유형을 비교 및 대조
• 실습에서 가용성이 뛰어나고 자동 크기 조정되는 데이터베이스 계층을 구축하는 연습
• AWS 모니터링 솔루션의 비즈니스 가치 파악
• 사용량 및 요구 사항을 기준으로 모니터링, 이벤트 중심 로드 밸런싱, Auto Scaling 응답의 역할을 파악
• 인프라 구축, 유지 관리, 발전에 도움이 되는 AWS 자동화 도구를 파악하고 논의
• 사용 사례를 기반으로 네트워크 피어링, VPC 엔드포인트, 게이트웨이, 라우팅 솔루션에 대해 논의
• 인프라를 확장하고 보호하기 위한 하이브리드 네트워킹 구성에 대해 논의
• 가용성이 뛰어난 애플리케이션을 대규모로 구동하기 위한 효과적인 분리 전략으로서 마이크로서비스의 이점에 대해 논의
• 인프라에 구애 받지 않는 휴대용 애플리케이션 환경의 신속한 구현을 위해 AWS 컨테이너 서비스 파악
• 비즈니스 사례에 따른 AWS 서버리스 서비스의 비즈니스 및 보안 이점을 파악
• 실습 환경에서 서버리스 인프라 구축을 연습
• AWS 엣지 서비스에서 대기 시간 및 보안을 해결하는 방법에 대해 논의
• 실습 환경에서 S3 백엔드를 사용하여 CloudFront 배포를 구축하는 연습
• 복원력과 비즈니스 연속성을 보장하기 위한 AWS 백업, 복구 솔루션, 모범 사례 파악
• 프로젝트를 기반으로 한 강사 주도 실습에서 비즈니스 문제에 따라 가용성이 뛰어나고 안전한 클라우드 아키텍처를 구축
• AWS 서비스를 활용하여 확장성, 안정성 및 고가용성을 갖춘 인프라 생성
• AWS 관리형 서비스를 활용하여 인프라의 유연성과 복원력을 향상
• 성능 향상 및 비용 절감을 위한 AWS 기반 인프라 효율성 개선
• Well-Architected Framework를 사용하여 AWS 솔루션으로 아키텍처 개선

교육대상

• 솔루션스 아키텍트
• 솔루션 설계 엔지니어
• 클라우드 아키텍처의 범위를 이해해야 하는 모든 사람

사전조건

• AWS 에센셜 과정 수강
• 분산 시스템에 대한 실무 지식
• 일반적인 네트워킹 개념에 대한 지식
• 다중 계층 아키텍처에 대한 실무 지식
• 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 지식

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 3일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• AWS 소프트웨어 개발 키트(AWS SDK), Command Line Interface(AWS CLI) 및 IDE를 사용하여 간단한 엔드투엔드 클라우드 애플리케이션 구축
• 개발 환경을 지원하도록 AWS Identity and Access Management(IAM) 권한 구성
• 애플리케이션에서 여러 프로그래밍 패턴을 사용하여 AWS 서비스에 액세스
• AWS SDK를 사용하여 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 및 Amazon DynamoDB 리소스에서 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업 수행
• 웹 애플리케이션을 위한 다른 서비스 통합을 사용하여 AWS Lambda 함수 구축
• 마이크로서비스 아키텍처 및 서버리스 애플리케이션의 설계상 이점 이해
• API Gateway 구성 요소를 개발하고 다른 AWS 서비스와 통합
• Amazon Cognito가 AWS 리소스에 대한 사용자 액세스를 제어하는 방법 설명
• Cognito를 사용하여 사용자 액세스를 제공 및 제어하는 웹 애플리케이션 구축
• DevOps 방법론을 사용하여 기존 애플리케이션 릴리스와 관련된 위험을 줄이고 DevOps 방식 구현에 도움이 되는 AWS 서비스를 파악
• AWS Serverless Application Model(AWS SAM)을 사용하여 애플리케이션 배포
• Amazon X-Ray를 사용하여 애플리케이션 구축 관찰

교육대상

• 중급 수준 소프트웨어 개발자

필수 조건

• AWS Technical Essentials 이수 또는 그에 해당하는 AWS 기본 지식
• 다음 언어 중 하나를 사용한 프로그래밍 경험: Python, .NET, Java

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 3일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• AWS 서비스(예: AWS CloudFormation 및 AWS Service Catalog)를 사용하여 리소스 배포 자동화
• AWS 서비스를 사용하여 배포 및 패치와 같은 SysOps 수명 주기 프로세스를 통해 AWS 리소스 관리
• Amazon CloudWatch 및 관련 기능 (예: 경보, 대시보드 및 위젯)을 사용하여 클라우드 환경 모니터링
• AWS 서비스 (예: AWS CloudTrail 및 AWS Config)를 사용하여 클라우드 환경에서 권한 관리 및 활동 추적

교육대상

• 시스템 관리자
• 소프트웨어 개발자 특히, 개발 운영(DevOps) 담당자

사전 조건

• AWS Technical Essentials 과정을 성공적으로 이수
• 소프트웨어 개발 또는 시스템 관리와 관련된 경력
• 명령줄에서 운영 체제를 능숙하게 유지 관리하는 능력(예: Linux 환경 또는 Windows의 cmd/PowerShell에서의 셸 스크립팅)
• 네트워킹 프로토콜에 대한 기본 지식(TCP/IP, HTTP)

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 3일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• AWS Well-Architected Framework를 검토하여 그래픽 프레젠테이션을 따르면서 확인 질문에 응답하여 최상의 클라우드 설계 관행을 이해하는지 확인
• 실습 환경에서 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) Virtual Private Cloud(VPC) 엔드포인트 연결을 보호하는 기능 시연
• AWS Single Sign-On에 AWS Organizations 조직 단위(OU) 및 서비스 제어 정책(SCP)을 사용하여 중앙 집중식 권한 관리를 구현하고 위험을 줄이는 방법 파악
• AWS Control Tower 사용 여부에 따른 OU, SCP 및 AWS SSO의 권한 관리 기능을 비교하여 사용 사례를 기반으로 모범 사례 파악
• FIPS 140-2 레벨 2 또는 레벨 3 보안 규정 준수를 보장하면서 트래픽 증가를 해결하고 원격 작업을 간소화하기 위한 AWS 하이브리드 네트워크 설계 논의
• 5G 네트워크에 대한 액세스를 포함하여 하이브리드 인프라 설계에 사용할 수 있는 솔루션 및 제품을 살펴보고 중요한 온프레미스 애플리케이션에 대한 높은 보안을 유지하면서 서비스를 최적화하고 지연 시간 감소
• 전역 네트워크 전반에서 애플리케이션 및 고성능 워크로드 간의 연결 구성을 간소화하는 방법 파악
• 실습 환경에서 전송 게이트웨이를 구성하는 기능 시연
• 컨테이너 솔루션 식별 및 논의 후 컨테이너 관리 옵션 정의
• 실습 환경에서 컨테이너 구축 및 테스트
• AWS 개발자 도구가 실시간에 가까운 데이터를 기반으로 하는 업데이트로 CI/CD 파이프라인을 최적화하는 방법 확인
• DDoS 공격으로부터 방어하기 위해 AWS가 제공하는 이상 탐지 및 보호 서비스 파악
• AWS Key Management Service(AWS KMS) 및 AWS Secrets Manager를 사용하여 전송 중, 저장 시 및 사용 중인 데이터를 보호하는 방법 파악
• 액세스 빈도, 데이터 쿼리 및 분석 요구 사항에 따라 최적의 데이터 관리 솔루션 결정
• 데이터 레이크를 설정하고 실습 환경에서 데이터를 크롤링 및 쿼리하는 데 있어 이러한 유형의 스토리지 구성의 이점을 검토
• 지연 시간 제거, 비효율성 감소 및 위험 완화를 위해 엣지 서비스를 최적화하는 솔루션 식별
• 지리적 위치 및 트래픽 제어를 사용하여 전역 애플리케이션의 확장을 자동화하는 데 사용되는 구성 요소 식별
• 실습 환경에서 AWS Storage Gateway 파일 게이트웨이 및 AWS DataSync를 배포 및 활성화
• 속도와 성능을 보장하면서 비용을 최적화하는 AWS 비용 관리 도구 검토
• 사용 사례 및 비즈니스 요구 사항에 따라 효과적인 클라우드 운영 모델을 구현하기 위해 AWS가 제공하는 마이그레이션 도구, 서비스 및 프로세스 검토
• 검토 프로젝트를 완료하여 비즈니스 관행을 개선하기 위해 과정에서 얻은 기술 지식과 경험을 적용할 수 있음을 입증

교육대상

• 클라우드 아키텍트, 솔루션스 아키텍트 및 클라우드 인프라용 솔루션을 설계하는 담당자 등

사전 조건

• AWS 기반 아키텍처 설계 과정 수강
• AWS 공인 솔루션스 아키텍트-어소시에이트 취득

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 3일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• 1개 이상의 DevOps 개발 프로젝트를 지원하는 AWS 기반 인프라를 설계 및 구현
• AWS에 Git을 설정하고 AWS 클라우드에서 지속적 통합 환경을 구현하기 위한 다양한 옵션을 이해 
• 지속적 통합 및 지속적 배포의 핵심 원리 사용
• AWS 클라우드에서 제공하는 다양한 애플리케이션 배포 기술(AWS CodeDeploy, AWS OpsWorks, AWS Elastic Beanstalk, Amazon EC2 Container Service 등)을 구분하고 주어진 시나리오에 가장 적합한 기술을 결정
• AWS에 배포하는 애플리케이션을 세부적으로 튜닝하여 성능을 높이고, 잠재적 문제를 찾기 위해 AWS 도구 및 기술을 사용하여 애플리케이션 및 환경을 모니터링

교육대상

• 시스템 관리자
• 소프트웨어 개발자

사전 조건

• AWS 기반 시스템 운영 과정 수강 또는 AWS 기반 개발 과정 수강
• 1개 이상의 고급 프로그래밍 언어(C#, Java, PHP, Ruby, Python 등)에 대한 실무 지식
• 명령줄을 사용해 Linux 또는 Windows 시스템을 관리할 수 있는 중급 수준의 지식
• AWS Management Console 및 AWS Command Line Interface(AWS CLI)를 사용한 AWS 실무 경험

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 3일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• 데이터베이스 개념, 데이터베이스 관리 및 데이터 모델링 기법 적용
• Amazon EC2 인스턴스에서 데이터베이스 호스팅 평가
• 관계형 데이터베이스 서비스(Amazon RDS, Amazon Aurora, Amazon Redshift)와 관련 기능 평가
• 비관계형 데이터베이스 서비스(Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune, Amazon QLDB)와 관련 기능 평가
• 설계 기준이 각 서비스에 적용되는 방식을 검토
• 각 서비스의 고유한 기능을 기반으로 제반 관리 원칙을 적용

교육대상

• 데이터 플랫폼 엔지니어, 데이터베이스 관리자, 솔루션스 아키텍트, IT 전문가

사전 조건

• AWS Database Offerings 디지털 교육
• Data Analytics Fundamentals 디지털 교육
• Architecting on AWS 이수 또는 동등 수준의 지식과 경험

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 3일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• AWS 공동 보안 책임 모델 사용
• 가장 일반적인 보안 위협으로부터 보호할 수 있는 AWS 애플리케이션 인프라의 아키텍처 설계 및 구축
• 암호화를 사용하여 저장 및 전송 데이터 보호 
• 자동화되고 재현 가능한 방식으로 보안 검사 및 분석 적용
• AWS 클라우드의 리소스 및 애플리케이션에 대한 인증 구성
• 로그 수집, 모니터링, 처리 및 분석을 통해 이벤트에 대한 인사이트 확보
• 애플리케이션과 데이터에 대한 외부 유입 위협 식별 및 완화
• 공통 취약점에 대한 패치를 배포하고 보안 모범 사례를 적용하기 위한 보안 평가 수행 

교육대상

• 보안 엔지니어
• 보안 아키텍트
• 보안 애널리스트
• 보안 감사자
• 조직의 IT 인프라를 관리, 감사 및 테스트하고 인프라가 보안, 위험 및 규정 준수 지침을 따르도록 할 책임이 있는 담당자

사전 조건

• AWS 보안 기본 지식
• AWS 기반 아키텍처 설계
• IT 보안 사례 및 인프라 개념에 대한 실무 지식
• 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 이해

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

기간

• 3일

과정 개요

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과정소개

과정 목표

• 데이터 웨어하우징의 핵심 개념을 논의
• 데이터 웨어하우징과 빅 데이터 솔루션 간의 교차를 논의
• Amazon Redshift 클러스터를 시작하고 구성 요소, 기능을 사용해 클라우드에서 데이터 웨어하우스를 구현
• 다른 AWS 데이터 및 분석 서비스(예: Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis, Amazon S3)를 사용하여 데이터 웨어하우징 솔루션에 기여
• 데이터 웨어하우스 설계의 접근 방식과 방법을 평가
• 데이터 원본을 식별하고 데이터 액세스를 위한 요구 사항을 확인
• 데이터 웨어하우스를 설계
• COPY, UNLOAD, VACUUM 같은 중요한 명령을 사용해 데이터 웨어하우스의 데이터를 관리
• 성능 문제를 식별하고, 쿼리를 최적화하고, 성능 개선을 위해 데이터베이스를 튜닝
• Amazon Redshift Spectrum 을 사용하여 Amazon S3 버킷의 데이터를 직접 분석
• Amazon Redshift 데이터베이스 감사, Amazon CloudWatch, Amazon CloudTrail, Amazon Simple Notification Service (SNS) 같은 기능 및 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스를 모니터링하고 감사
• Amazon QuickSight 를 사용하여 데이터 웨어하우스에 대한 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행

교육대상

• 데이터베이스 아키텍트
• 데이터베이스 관리자
• 데이터베이스 개발자
• 데이터 분석가 및 과학자

사전조건

• AWS 기술 에센셜 과정 수강(또는 이와 동등한 AWS 경험 보유)
• 관계형 데이터베이스 및 데이터베이스 설계 개념에 대한 지식

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

과정 개요

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Running Containers on Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)

Amazon EKS 기반 컨테이너 운영

Amazon EKS를 활용하여 컨테이너 서비스를 운영하는 방법을 학습합니다.

과정소개

Amazon EKS를 사용하면 자체 Kubernetes 제어 플레인을 설치, 운영, 유지 관리할 필요 없이 AWS에서 Kubernetes를 손쉽게 실행할 수 있습니다. 이 과정에서는 Amazon EKS를 사용한 Kubernetes의 컨테이너 관리 및 오케스트레이션에 대해 학습합니다.  
Amazon EKS 클러스터를 구축하고 환경을 구성하고 클러스터를 배포한 후 클러스터에 애플리케이션을 추가할 것입니다. Amazon Elastic Container Registry(ECR)를 사용하여 컨테이너 이미지를 관리하고 애플리케이션 배포를 자동화하는 방법을 배울 것입니다. CI/CD 도구를 사용하여 애플리케이션을 배포할 것입니다. 지표, 기록, 추적, 수평/수직 확장을 이용하여 환경을 모니터링하고 확장하는 방법을 배우게 됩니다. 효율성, 비용, 복원력을 고려한 설계를 통해 대규모 컨테이너 환경을 설계하고 관리하는 방법을 배우게 됩니다. 클러스터를 지원하도록 AWS 네트워킹 서비스를 구성하고 Amazon EKS 환경을 보호하는 방법을 배우게 됩니다.

과정 목표

• Kubernetes 및 Amazon EKS의 기본 개념과 컨테이너가 워크플로에 미치는 영향을 설명
• 작업자 노드를 지원하는 적절한 컴퓨팅 리소스를 선택하여 Amazon EKS 클러스터를 구축
• AWS Identity and Access Management(IAM) 인증과 Kubernetes Role Based Access Control(RBAC) 권한 부여를 통해 환경을 안전하게 보호
• 클러스터에 애플리케이션을 배포합니다. 컨테이너 이미지를 Amazon ECR에 게시하고 IAM 정책을 통해 안전하게 액세스
• 자동화 도구 및 파이프라인을 사용해 애플리케이션을 배포합니다. WeaveFlux를 사용하여 GitOps 파이프라인을 생성
• 지표와 로그, 그리고 AWS X-Ray를 사용한 추적을 통해 모니터링 데이터를 수집하고 성능 튜닝을 위한 지표들을 확인합니다. 병목 현상이 발생할 때 수평 또는 수직 확장을 사용하는 최상의 확장 접근 방식을 필요로 하는 시나리오를 검토
• 한 가지를 다른 것에 우선하여 튜닝할 때 그 효율성, 복원력, 비용, 영향 사이의 타협점을 평가합니다. 환경 최적화를 위한 총체적이고 반복적인 접근 방식에 대해 설명하고 윤곽을 잡습니다. 비용, 효율성, 복원력을 고려하여 설계
• 클러스터를 지원하도록 AWS 네트워킹 서비스를 구성하고 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)가 어떻게 Amazon EKS 클러스터를 지원하고 노드 간 통신을 간소화하는지 설명
• VPC 컨테이너 네트워킹 인터페이스(CNI)의 기능을 설명하고 서비스 메시의 이점을 검토
• Kubernetes, Amazon EKS, 타사 도구를 업그레이드

교육대상

• DevOps 엔지니어
• 시스템 관리자

사전조건

• AWS Technical Essentials 이수 또는 이와 동등한 AWS 지식과 경험
• 기본적인 Linux 관리 경험
• 기본적인 네트워크 관리 경험
• 컨테이너 및 마이크로서비스에 대한 기본 지식

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

과정 개요

Day 1	Day 2	Day 3
Kubernetes의 기본 개념 Amazon EKS 기본 개념 Amazon EKS 클러스터 구축 Amazon EKS 클러스터에 애플리케이션 배포	Amazon EKS에서 관찰 기능 구성 Amazon EKS에서 효율성, 복원력, 비용 최적화 간의 균형 유지 Amazon EKS에서의 네트워킹 관리	Amazon EKS에서의 인증 및 권한 부여 관리 보안 워크플로 구현 Amazon EKS 버전 업그레이드 관리

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

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The Machine Learning Pipeline on AWS

AWS 기반 머신러닝 파이프라인

프로젝트 기반 학습 환경에서 기계 학습(ML) 파이프라인을 사용하여

실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 학습합니다.

과정소개

이 교육 과정에서는 프로젝트 기반 학습 환경에서 기계 학습(ML) 파이프라인을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 수강생은 강사 프레젠테이션과 데모를 통해 파이프라인의 각 단계를 배우 그 지식을 적용하여 사기 탐지, 추천 엔진 또는 비행 지연이라는 세 가지 비즈니스 문제 중 하나를 해결하는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 교육 과정이 끝날 무렵이면 수강생은 Amazon SageMaker를 사용해서 자신이 선택한 비즈니스 문제를 해결하는 기계 학습 모형을 성공적으로 구축, 훈련, 평가, 튜닝 및 배포할 수 있습니다.

과정 목표

• 주어진 비즈니스 문제에 적합한 기계 학습 접근 방식 선택 및 근거 제시
• 기계 학습 파이프라인을 사용하여 특정 비즈니스 문제 해결
• Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모형을 훈련, 평가, 배포 및 튜닝
• AWS에서 확장 가능하고 안전하며 비용 최적화된 기계 학습 파이프라인을 설계하기 위한 몇 가지 모범 사례 설명
• 과정 완료 후 실제 비즈니스 문제에 기계 학습 적용

교육대상

• 개발자
• 솔루션스 아키텍트
• 데이터 엔지니어
• DevOps 엔지니어
• Amazon SageMaker를 사용한 기계 학습 파이프라인에 대해 배우고 싶은 사용자

사전조건

• AWS Technical Essentials 이수 또는 이와 동등한 AWS 지식과 경험
• AWS 클라우드 인프라(Amazon S3 및 Amazon CloudWatch)에 대한 기본적인 이해
• Python 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식
• Jupyter 노트북 환경에서 작업해 본 기본적인 경험

교육 진행 방식

• 강의 및 실습 교육

과정 개요

Day 1	Day 2	Day 3	Day 4
기계 학습 및 기계 학습 파이프라인 소개 Amazon SageMaker 소개 문제 공식화	데이터 수집 및 통합에 대한 개요와 데이터 전처리 및 시각화를 위한 기법 전처리 연습 프로젝트 데이터 전처리	적합한 알고리즘 선택 훈련을 위해 데이터 형식 지정 및 분할 모형 개선을 위한 손실 함수 및 경사 하강법 분류 모형을 평가하는 방법 회귀 모형을 평가하는 방법 모형 훈련 및 평가 실습 프로젝트 모형 훈련 및 평가	특성 추출, 선택, 생성 및 변환 하이퍼파라미터 튜닝 특성 엔지니어링 및 모형 튜닝 실습  프로젝트에 특성 엔지니어링 및 모형 튜닝 적용 Amazon SageMaker에서 모형을 배포, 추론 및 모니터링하는 방법 엣지에 기계 학습 배포 사후 평가 과정 마무리

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

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