好的大数据公司，80%的精力用来做什么？｜在线课堂

数据准备

剩下的 20%精力，又有很大部分是用在部署集群、安装框架、调优等这些“杂活儿”上面了。

从当前的客观情况来看，这是把数据分析业务做好的一个基本功。然而从理想世界的角度来看，这样的现状是惊人的浪费。这就好比在云计算出现之前，可能 80%的时间是用在买服务器、安装操作系统、调试数据库、部署扩容等跟开发应用无关的事情上了。现在的数据领域，跟那个年代的应用开发领域其实是非常相似的——一半以上的时间都不是用来产出的。——转自 InfoQ文章《为什么你应该关注 Amazon SageMaker》

在 2017年 11月的 re:Invent大会上，AWS发布了新的全托管端到端机器学习服务，名为 Amazon Sagemaker。他的出现就是让有能力去改进框架和算法的开发者，尽可能少花费精力在那些跟主业无关的事情上。

所以，我们要做什么

我们希望能更好地教会大家如何快速上手 Amazon Sagemaker，帮开发者、数据科学家或大数据公司尽可能节约数据准备、集群部署的时间，而更专注于训练模型和发布模型这样的重点工作。

为什么这堂课不能错过

基础篇

1. 教授机器学习相关开发应该掌握哪些主流工具？

2. 目前主流应用机器学习算法是什么？

3. 从算法设计到产品发布还有哪些要考虑的？

成长篇

1. Amazon Sagemaker蕴含哪些黑科技

2. 如何利用 Amazon Sagemaker缩短训练、部署模型的时间

达人篇

1. 完成 Amazon Sagemaker上手实操

2. Amazon Sagemaker上手过程难点拆解

如何获得免费听课席位

5月 29日下午 14:00-15:30 （1小时课程 +0.5小时在线答疑）

地点：在线直播

最后还有一个彩蛋～

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