{"id":1479,"date":"2020-07-10T12:02:47","date_gmt":"2020-07-10T10:02:47","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.besharp.it\/?p=1479"},"modified":"2024-02-02T11:56:53","modified_gmt":"2024-02-02T10:56:53","slug":"come-ottenere-la-certificazione-aws-machine-learning-specialty-in-10-giorni-da-devops-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/come-ottenere-la-certificazione-aws-machine-learning-specialty-in-10-giorni-da-devops-engineer\/","title":{"rendered":"Come ottenere la certificazione AWS Machine Learning &#8211; Specialty in 10 giorni da Devops Engineer."},"content":{"rendered":"<p><em>Come ricorderete, qualche giorno fa abbiamo festeggiato <strong>la sesta (!) certificazione ottenuta dal nostro Cloud Expert Alessandro Gaggia<\/strong>: l\u2019<strong>AWS Certified Machine Learning Specialty<\/strong>, la 58\u00b0 per beSharp. Alessandro \u00e8 una colonna portante di beSharp: \u00e8 entrato a far parte del team come Front-end developer nel lontano 2012, a pochi mesi dalla nascita di beSharp, e oggi \u00e8 il decano del team di sviluppo. Avvicinatosi al Machine Learning solamente un anno fa per partecipare all\u2019AWS DeepRacer League tenutasi durante l\u2019AWS RE:Mars a Las Vegas, ne ha fatto una vera e propria passione. Una volta tirato il fiato dopo il rush verso la certificazione (e non prima di un brindisi celebrativo virtuale col resto del team), Alessandro si \u00e8 buttato in una preziosa retrospettiva sul percorso vincente che lo ha portato ad ottenere in pochissimi giorni questo invidiabile risultato. \u00c8 il momento quindi di lasciargli la parola. Pronti a diventare AWS Certified?<\/em><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"500\" data-dnt=\"true\">\n<p lang=\"en\" dir=\"ltr\">Many congrats to our <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/CloudExpert?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#CloudExpert<\/a> <a href=\"https:\/\/twitter.com\/Balubor?ref_src=twsrc%5Etfw\">@Balubor<\/a>! \ud83c\udf89<br \/>So <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Proud2beCloud?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Proud2beCloud<\/a>! <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/AWSCertified?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#AWSCertified<\/a> <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/MachineLearning?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#MachineLearning<\/a> <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/AWS?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#AWS<\/a> <a href=\"https:\/\/twitter.com\/awscloud?ref_src=twsrc%5Etfw\">@awscloud<\/a> <a href=\"https:\/\/twitter.com\/AWSCertifiedBot?ref_src=twsrc%5Etfw\">@AWSCertifiedBot<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/viMskr5nL1\">https:\/\/t.co\/viMskr5nL1<\/a><\/p>\n<p>&mdash; beSharp (@beSharp_spa) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/beSharp_spa\/status\/1269931019383250945?ref_src=twsrc%5Etfw\">June 8, 2020<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<h2>La mia esperienza<\/h2>\n<p>L\u2019<strong>AWS Certified Machine Learning &#8211; Speciality<\/strong> \u00e8 una certificazione avanzata un po\u2019 diversa dalle altre, in quanto \u00e8 l\u2019unica a richiedere una conoscenza specifica di settore che va oltre a quelle strettamente legate ai servizi di AWS. Infatti, per passare l\u2019esame ed ottenere questa certificazione, \u00e8 fondamentale <strong>saper riconoscere, analizzare ed ottimizzare diversi problemi di Machine Learning<\/strong> a partire dalla descrizione di casi d\u2019uso, senza che questi siano necessariamente legati a particolari soluzioni AWS.<\/p>\n<p>Questo mio punto di vista si discosta da quanto ho potuto leggere in molti articoli, in cui diversi autori considerano SageMaker come focus principale. Sono convinto, invece, che questo esame abbia testato soprattutto la mia dimestichezza con il Machine Learning in generale.<\/p>\n<p>Dall\u2019altro lato, numerose testimonianze &#8211; per lo pi\u00f9 di data scientist esperti &#8211; affermano che prima di affrontare questa certificazione siano necessari diversi anni di esperienza sul campo. Personalmente, trovo che non sia strettamente necessario: l\u2019esperienza nel settore sicuramente gioca un ruolo importante tuttavia, come per tutte le altre certificazioni AWS che ho conseguito, serve principalmente dedizione nello studio, desiderio di approfondire gli argomenti e capacit\u00e0 logica per riuscire nell\u2019impresa. Anche avere qualche nozione di Big Data pu\u00f2 aiutare.<\/p>\n<p>Disclaimer: le informazioni qui raccolte rappresentano la mia personale esperienza per la preparazione dell\u2019esame e non vogliono porsi come un sostituto, tantomeno esaustivo, del materiale indicato da Amazon Web Services. Credo per\u00f2 che rappresentino un ottimo spunto da seguire per ottimizzare il proprio percorso di studio, contenendo riferimenti a diversi siti sull\u2019argomento e alle FAQ di AWS.<\/p>\n<p>Particolare attenzione va anche posta ai <strong>diversi questionari di prova<\/strong> disponibili, di cui verr\u00e0 fornito il link, ed in particolar modo all\u2019eseguibile di Certbolt, che permette di simulare un test completo di 65 domande con soluzione.<\/p>\n<p>Con una full-immersion di studio da 8 ore al giorno, la certificazione pu\u00f2 essere preparata in circa 10 giorni&#8230; o almeno, questa \u00e8 stata la mia strategia, che mi ha permesso di passare l\u2019esame con uno score di 800\/1000 su un minimo richiesto di 750\/1000.<\/p>\n<h2>Gli argomenti dell\u2019esame<\/h2>\n<p>L\u2019esame dura <strong>170 minuti per 65 domande<\/strong>, ma personalmente ho consegnato dopo solo 90 minuti. Si ha quindi il tempo per riguardare tutto con calma. Una nota positiva \u00e8 che, rispetto ad altre certificazioni advanced, questa ha <strong>casi d\u2019uso corti e veloci da leggere<\/strong>, e questo fa guadagnare tempo.<\/p>\n<p>Gli argomenti principali che ho ritrovato sia nelle domande di prova che in quelle ufficiali sono a grandi linee i seguenti:<\/p>\n<ul>\n<li>Dato un problema di ML, utilizzare una combinazione di servizi managed di AWS per risolverlo nella maniera pi\u00f9 veloce ed efficiente possibile. Questo caso \u00e8 coperto dai seguenti topic:\n<ul>\n<li><strong>Kinesis Data Stream, Analytics, Firehose.<\/strong><\/li>\n<li><strong>S3, KMS, DynamoDB<\/strong> (in modo blando, sapere cosa sono e cosa ci puoi fare)<\/li>\n<li><strong>AWS ElasticSearch con Kibana, Splunk, AWS Quicksight<\/strong> (per la Business intelligence &#8211; di seguito abbreviata in BI)<\/li>\n<li><strong>AWS Athena, AWS Redshift<\/strong><\/li>\n<li><strong>AWS EMR con Spark<\/strong><\/li>\n<li><strong>AWS Glue<\/strong><\/li>\n<li><strong>AWS Translate, Transcribe, Lex, Polly, DeepLens, Rekognition, Comprehend, etc.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><em>In alcuni casi si ha anche una combinazione di Managed Services e Sagemaker, ma in questi casi si riesce a capire pi\u00f9 facilmente come escludere le risposte sbagliate.<\/em><\/p>\n<ul>\n<li>Dato un problema di ML, gestire le seguenti casistiche:\n<ul>\n<li>Pulizia dei dati con tecniche appropriate quali: <strong>Filtering, Transforming, Scaling, Extracting<\/strong><\/li>\n<li>Gestire <strong>Overfitting\/Underfitting<\/strong> e capire in quale caso stiamo agendo su elementi quali: <strong>Learning Rate, Batch Size, Oversampling, Regularization, Dropout Rate, Feature Increasing, Denoising, Normalization, Epoch Time, etc.<\/strong><\/li>\n<li>Valutare lo score pi\u00f9 appropriato per un modello in base alla sua tipologia e alle richieste di Business; imparare a distinguere tra: <strong>RMSE, R2, F1, Recall, Accuracy, Precision, AUS-ROC, etc.<\/strong><\/li>\n<li>Gestire il tuning degli <strong>Hyperparameters<\/strong> sia su Sagemaker che in generale; vedere dunque: <strong>Learning Rate, Epoch Time, L1 e L2 Regularization, Adam, Random e Stocastic Optimization, parametri alpha, beta e gamma<\/strong> in diversi contesti.<\/li>\n<li>Gestire il deploy su Sagemaker<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Se vogliamo analizzare gli argomenti pi\u00f9 ad alto livello, alcuni \u201cmust\u201d sono:<\/p>\n<ul>\n<li>Creare delle pipeline usando Kinesis Stream, Firehose e Analytics usandoli in combinazione con<\/li>\n<li>Amazon Athena o Elastic Search<\/li>\n<li>Risolvere un problema di Overfitting<\/li>\n<li>Risolvere un problema di Tuning<\/li>\n<li>Risolvere un problema di Scoring<\/li>\n<li>Risolvere un problema di Confusion matrix<\/li>\n<li>Usare una combinazione di servizi ML managed di AWS per risolvere un problema in modo facile e veloce<\/li>\n<li><strong>Gestire i diversi tipi di deploy su Sagemaker<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Questa carrellata copre a grandi linee il possibile ventaglio di domande che ci si pu\u00f2 trovare ad affrontare all\u2019esame. Qui di seguito descrivo una scaletta di studio, tramite la quale \u00e8 possibile affrontare gli argomenti in modo pi\u00f9 ordinato ed organico.<\/p>\n<h2 class=\"p1\"><span class=\"s1\">Gli argomenti da studiare: una scaletta<\/span><\/h2>\n<p class=\"p2\"><span class=\"s1\">I link di riferimento agli argomenti trattati sono in gran parte relativi alla documentazione ufficiale di AWS, in particolar modo per SageMaker e i diversi servizi managed. Inoltre, per quanto riguarda i temi pi\u00f9 strettamente legati al Machine Learning, ho voluto proporre alcuni siti che ho trovato particolarmente completi, ben spiegati ed esaustivi.<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Cos\u2019\u00e8 il machine learning: come si differenzia da Artificial Intelligence e Deep Learning: <span class=\"s2\"><a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/machine-learning-for-programmers\/\">https:\/\/machinelearningmastery.com\/machine-learning-for-programmers\/<\/a><\/span><\/span><br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/difference-between-artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning\/?ref=rp\">https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/difference-between-artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning\/?ref=rp<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">La Pipeline di ML in generale e per AWS: <a href=\"https:\/\/medium.com\/slalom-data-analytics\/mlops-part-2-machine-learning-pipeline-automation-with-aws-1ca10348239e\"><span class=\"s6\">https:\/\/medium.com\/slalom-data-analytics\/mlops-part-2-machine-learning-pipeline-automation-with-aws-1ca10348239e<\/span><\/a><\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s1\">Come si procede a gestire un problema di ML:<br \/>\n<\/span><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/how-to-approach-a-machine-learning-problem-3fe843fd1166\">https:\/\/towardsdatascience.com\/how-to-approach-a-machine-learning-problem-3fe843fd1166<\/a><br \/>\n<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/task-cheatsheet-for-almost-every-machine-learning-project-d0946861c6d0\">https:\/\/towardsdatascience.com\/task-cheatsheet-for-almost-every-machine-learning-project-d0946861c6d0<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Machine Learning su AWS intro: Servizi Managed (concentrarsi su che servizi offrono)<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS GLUE: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/glue\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/glue\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS DATAPIPELINE: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/datapipeline\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/datapipeline\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS AUGMENTED AI: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/augmented-ai\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/augmented-ai\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS DEEP LENS: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/deeplens\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/deeplens\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS TRANSLATE: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/translate\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/translate\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AMAZON TRANSCRIBE: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/transcribe\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/transcribe\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AMAZON TEXTRACT: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/textract\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/textract\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS REKOGNITION: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/rekognition\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/rekognition\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS POLLY: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/polly\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/polly\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AWS PERSONALIZE: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/personalize\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/personalize\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AMAZON LEX: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/lex\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/lex\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AMAZON KENDRA: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/kendra\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/kendra\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AMAZON FORECAST: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/forecast\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/forecast\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">AMAZON COMPREHEND: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/comprehend\/faqs\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/comprehend\/faqs\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">ML Supervised: <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/types-of-machine-learning-algorithms-you-should-know-953a08248861\"><span class=\"s6\">https:\/\/towardsdatascience.com\/types-of-machine-learning-algorithms-you-should-know-953a08248861<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Linear Regression<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Forecasting<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Classification<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">ML Unsupervised: <a href=\"https:\/\/www.guru99.com\/unsupervised-machine-learning.html\"><span class=\"s6\">https:\/\/www.guru99.com\/unsupervised-machine-learning.html<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Clustering<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Anomaly Detection<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Topic modeling<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Machine translation<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Reinforcement Learning<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Sagemaker Ground Truth: <span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/sagemaker\/groundtruth\/faqs\/<\/span><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Il concetto di Datalake e S3: <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/big-data\/datalakes-and-analytics\/what-is-a-data-lake\/?nc=sn&amp;loc=2\"><span class=\"s6\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/big-data\/datalakes-and-analytics\/what-is-a-data-lake\/?nc=sn&amp;loc=2<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Pulizia e formattazione dei Dati<br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">I dati categorici e nominali<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">I dati sporchi<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Gli outliers<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">I dati mancanti<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">I grafici di Pandas<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Correlation Matrix<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Overfitting e Underfitting<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Splitting dei dati<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Simple hold out<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">K Fold<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">K Fold random shuffle<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Stratified K Fold<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Leave one out<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Strumenti di analisi per Supervised\/Unsupervised<br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">ML Supervised: <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/metrics-to-evaluate-your-machine-learning-algorithm-f10ba6e38234\"><span class=\"s6\">https:\/\/towardsdatascience.com\/metrics-to-evaluate-your-machine-learning-algorithm-f10ba6e38234<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul3\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">RMSE, MSE, R2<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Accuracy, F1 Score, Precision, Recall, TNR, AUC-ROC<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">ML Unsupervised: <a href=\"https:\/\/www.guavus.com\/technical-blog\/unsupervised-machine-learning-validation-techniques\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/www.guavus.com\/technical-blog\/unsupervised-machine-learning-validation-techniques\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul3\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Validazione interna<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Validazione esterna<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Twin-Sample Validation<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">ML Deep Learning: qualche nozione<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Sagemaker: Training Job come gestirlo e come creare le configurazioni: <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/train-model.html\"><span class=\"s2\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/train-model.html<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Sagemaker: i tipi di soluzioni possibili<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Sagemaker: gli algoritmi nel dettaglio: <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/algos.html\"><span class=\"s6\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/algos.html<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Blazing Text<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Deep AR<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Factorization Machine<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Image Classification<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">IP Insight<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">K-Means<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">KNN<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">LDA<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Linear Learner<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Neural Topic Model<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Object2Vect<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Object Detection<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Principal Component analysis<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Random Cut Forest<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Semantic Segmentation<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Seq2Seq<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">XGBoost<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Sagemaker: il tuning: <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/demystifying-model-training-tuning-f4e6b46e7307\"><span class=\"s6\">https:\/\/towardsdatascience.com\/demystifying-model-training-tuning-f4e6b46e7307<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Feature extraction<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Numeric Transformation<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Binning<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Scaling<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Dati categorici o nominali<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Agiamo sui parametri<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Agiamo sugli hyperparameter<br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Sagemaker: il deploy: <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/deploy-model.html\"><span class=\"s6\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/deploy-model.html<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul2\">\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Deploy Autogestito<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Deploy mediante Sagemaker<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li4\"><span class=\"s1\">Come deployare<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><span class=\"s5\">Deploy Blue\/Green: <span class=\"s6\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/whitepapers\/latest\/wellarchitected-machine-learning-lens\/bluegreen-deployments.html<\/span><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li><span class=\"s1\">Deploy A\/B:<br \/>\n<\/span><\/li>\n<li><span class=\"s3\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/whitepapers\/latest\/wellarchitected-machine-learning-lens\/ab-testing.html<\/span><\/li>\n<li><span class=\"s5\">Canary: <span class=\"s6\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/whitepapers\/latest\/wellarchitected-machine-learning-lens\/canary-deployment.html<\/span><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Batch Inference: <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/batch-transform.html\"><span class=\"s6\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/batch-transform.html<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Online Inference: <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/inference-pipeline-real-time.html\"><span class=\"s6\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/inference-pipeline-real-time.html<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Online Vs Batch: <a href=\"https:\/\/mlinproduction.com\/batch-inference-vs-online-inference\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/mlinproduction.com\/batch-inference-vs-online-inference\/<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Sagemaker: il logging e il Concept Drift: <a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/monitoring-overview.html\"><span class=\"s6\">https:\/\/docs.aws.amazon.com\/sagemaker\/latest\/dg\/monitoring-overview.html<\/span><\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li6\"><span class=\"s5\">Kinesis Data Stream VS Firehose: <span class=\"s6\"><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/kinesis\/data-streams\/faqs\/?nc=sn&amp;loc=5\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/kinesis\/data-streams\/faqs\/?nc=sn&amp;loc=5<\/a><br \/>\n<\/span><\/span><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/kinesis\/data-firehose\/faqs\/\">https:\/\/aws.amazon.com\/it\/kinesis\/data-firehose\/faqs\/<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"p8\"><span class=\"s7\">Cheats, tips &amp; tricks<\/span><\/h2>\n<ol class=\"ol1\">\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Generalmente, nel caso di <b>Simple Hold Out,<\/b> i valori tipici sono: <b>\u00a080\/10\/10<\/b> oppure <b>70\/15\/15<\/b>.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Se nelle domande vengono introdotti i termini <b>historical data<\/b> allora si avr\u00e0 a che fare con un algoritmo <b>supervised<\/b>.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Che vantaggio portano i <b>Random<\/b> e Bayesian <b>Optimizer<\/b> per gli hyperparameters in Sagemaker rispetto al <b>Grid Optimizer o al manual? Esplorano meglio lo spazio dei parametri verificando meglio combinazioni inusuali.<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Random optimizer \u00e8 pi\u00f9 veloce di Bayesian, ma il secondo \u00e8 pi\u00f9 preciso<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Una confusion matrix pu\u00f2 anche essere <b>NxN<\/b>.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Term Frequency &#8211; Inverse Document Frequency: un valore alto indica un termine raro<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Oversampling e undersampling <b>non hanno utilit\u00e0 per le regression (sia logistic che linear)<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Quando ci troviamo di fronte ad un problema con una classe fortemente sbilanciata, la <b>class probability threshold pu\u00f2 essere portata da 0.5 a un valore maggiore a favore della classe sbilanciata.<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Oversampling <b>va effettuato dopo lo splitting dei dati per evitare fenomeni di bleeding dei dati.<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Per <b>uscire dai minimi locali<\/b> devo <b>ridurre il batch size <\/b>\u00a0e <b>ridurre anche il learning rate per smorzare l\u2019effetto oscillatorio di un batch size piccolo e favorire la convergenza.<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Per fare oversampling la logica \u00e8 <b>GAN migliore di SMOTE migliore di manuale.<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Se abbiamo problemi di missing value e <b>una possibile soluzione proposta \u00e8 il machine learning per rimpiazzare i valori<\/b>, in genere \u00e8 la scelta migliore.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Quando ho problemi di <b>recommendation engine o in genere di predire scelte di utenti<\/b> se abbiamo tra le scelte disponibili <b>collaborative filtering<\/b>, \u00e8 quasi sempre una ottima scelta.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">\u00a0Se dobbiamo scegliere: <b>AWS Glue \u00e8 batch oriented, Kinesis Firehose \u00e8 per streaming real time data.<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Se abbiamo problemi di forecasting di clima, usiamo generalmente la <b>Regressione Lineare (se non presenti algoritmi pi\u00f9 fitting, ma in genere \u00e8 sufficiente)<\/b>.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">La Lambda di input di Firehose ha un timeout di <b>3 sec, quindi se eseguiamo operazioni di input complesse di solito non \u00e8 sufficiente e va aumentato.<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Scatter Plot si usa per analisi a 2 dimensioni, Istogramma per 1 dimensione.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Logistic Regression: <b>si usa per la classificazione binaria, non bisogna farsi ingannare dal nome!<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">NTM: neural topic model si usa per raggruppare topic in categorie<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Semantic Segmentation: trova feature di alto livello a partire dall\u2019analisi dei pixel.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Firehose non ha senso se i dati sono gi\u00e0 su S3, prende dati da uno stream!<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Per il deep learning e i problemi di overfitting fare riferimento ai seguenti schemi indicativi:\u00a0<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><b><\/b><span class=\"s7\"><b>&lt; DROPOUT + &gt; REGULARIZATION + &gt; FEATURE INCREASE = &lt; OVERFITTING<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/p>\n<p class=\"p10\" style=\"padding-left: 120px;\"><span class=\"s7\">Sono i parametri da modificare per ridurre l\u2019overfitting. Inoltre:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><b><\/b><span class=\"s7\"><b>&gt; DROPOUT = &gt; NOISINESS<\/b><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Quando uso Kinesis Data Stream ho una variante apposita che si chiama <b>video stream<\/b> che si collega <b>in modo semplice con Rekognition Video<\/b>. E\u2019 presente un caso d\u2019uso nelle guide di AWS.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">AWS Comprehend <b>non<\/b> fa <b>solo<\/b> <b>Sentiment Analysis<\/b> ma anche <b>Topic Analysis<\/b>, <b>Key Extraction<\/b> e <b>Entity Recognition<\/b>, inoltre utilizza NLP, quindi nel caso si abbiano gli stessi topic in una domanda si pu\u00f2 riflettere su questo per capire se usare NLP.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">L1 e L2 sono termini di regolarizzazione per ridurre l\u2019overfitting rendendo l\u2019algoritmo pi\u00f9 conservativo quando si ha dataset con molte features.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">La Cross Validation si basa sugli iperparametri, aiuta contro l\u2019overfitting quando il dataset \u00e8 piccolo, quindi quando il rischio \u00e8 maggiore per la bassa quantit\u00e0 di dati.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Deep Learning: sostituisce un modello con una rete neurale per fare un\u2019analisi<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Nel Deep Learning le feature possono anche essere usate raw, perch\u00e8 nel caso di reti complesse, sono i livelli stessi a rielaborare le feature di basso livello in nuove feature di pi\u00f9 alto livello.<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Nel Deep learning abbiamo diversi tipi di <b>activation function<\/b>:<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/p>\n<ol class=\"ol1\">\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Sigmoide<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">ReLU<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Softplus<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">TanH<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Quando si parla di Deep Learning al momento le <b>CNN<\/b> o Convolutional Neural Network (molto indicate per l\u2019image processing) e le <b>Long Short Term Memory,<\/b> sono tra le pi\u00f9 utilizzate per versatilit\u00e0 e scalabilit\u00e0.\u00a0<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<h2 class=\"p8\"><span class=\"s7\">Le domande: dove trovarle?<\/span><\/h2>\n<p class=\"p8\"><span class=\"s7\">In generale, a causa del NDA richiesto da AWS sulle domande delle certificazioni, \u00e8 difficile ottenere materiale <b>ufficiale<\/b> (o anche solo ufficioso e affidabile)&#8230; questa lista di link punta a risorse che ho personalmente provato e verificato come funzionali alla preparazione della certificazione:<\/span><\/p>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li11\"><b><\/b><span class=\"s11\"><b>Domande ufficiali di AWS (gratuito): <\/b><a href=\"https:\/\/d1.awsstatic.com\/training-and-certification\/docs-ml\/AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty_Sample-Questions.pdf\"><span class=\"s6\">https:\/\/d1.awsstatic.com\/training-and-certification\/docs-ml\/AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty_Sample-Questions.pdf<\/span><\/a><\/span><span class=\"s12\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li11\"><b><\/b><span class=\"s11\"><b>Esame di prova ufficiale di AWS (a pagamento): <\/b><a href=\"https:\/\/www.aws.training\/certification?rightcta=mlexam\"><span class=\"s6\">https:\/\/www.aws.training\/certification?rightcta=mlexam<\/span><\/a><\/span><span class=\"s12\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li11\"><b><\/b><span class=\"s11\"><b>Exam readiness class (a pagamento): <\/b><a href=\"https:\/\/www.aws.training\/SessionSearch?pageNumber=1&amp;courseId=38153\"><span class=\"s6\">https:\/\/www.aws.training\/SessionSearch?pageNumber=1&amp;courseId=38153<\/span><\/a><\/span><span class=\"s12\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li9\"><b><\/b><span class=\"s7\"><b>Esame di prova di Certbolt di 65 domande<\/b> &#8211; solo per sistemi Windows &#8211; <\/span><span class=\"s13\"><b>altamente consigliato (gratuito)<\/b><\/span><span class=\"s7\">: <a href=\"https:\/\/www.certbolt.com\/aws-certified-machine-learning-specialty-exam-dumps\"><span class=\"s14\">https:\/\/www.certbolt.com\/aws-certified-machine-learning-specialty-exam-dumps<\/span><\/a><\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li11\"><b><\/b><span class=\"s11\"><b>Diverso materiale proposto da Udemy (a pagamento)<\/b>: <a href=\"https:\/\/www.udemy.com\/topic\/aws-certified-machine-learning-specialty\/\"><span class=\"s6\">https:\/\/www.udemy.com\/topic\/aws-certified-machine-learning-specialty\/<\/span><\/a><\/span><span class=\"s12\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ul1\">\n<li class=\"li9\"><span class=\"s7\">Domande varie ed eventuali: cercate tramite Google scrivendo \u201c<b>aws machine learning specialty dumps<\/b>\u201d. Possono essere utili per verificare la vostra conoscenza ma <b>sconsigliate in quanto molte di esse sono purtroppo inesatte<\/b>. Utilizzatele come controprova della vostra preparazione.\u00a0<\/span><span class=\"s1\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"p12\"><span class=\"s1\">Una nota: l\u2019esame da remoto con Pearson\/VUE<\/span><\/h2>\n<p class=\"p13\"><span class=\"s1\">L\u2019esame da remoto prevede di accedere al pannello Pearson\/VUE e registrarsi per una data in cui sia disponibile il proctoring online, necessario per accertare la validit\u00e0 dell\u2019esame. Data la situazione d\u2019emergenza di quest\u2019anno, conviene prenotare la sessione con <b>largo anticipo<\/b>, per essere sicuri di trovare una data e un orario convenienti.\u00a0<\/span><\/p>\n<p class=\"p13\"><span class=\"s1\">\u00c8 necessario avere sottomano Carta d\u2019identit\u00e0 o <b>patente <\/b>\u00a0o <b>passaporto validi<\/b>, di cui verranno richieste delle foto chiare e comprensibili. Un documento rovinato o una foto illeggibile provocher\u00e0 forti ritardi sullo scheduling previsto a causa degli accertamenti telefonici.\u00a0<\/span><\/p>\n<p class=\"p13\"><span class=\"s1\">Verr\u00e0 fatto scaricare un software disponibile per tutte le piattaforme Windows, Mac e Linux, che servir\u00e0 per sostenere l\u2019esame e che verificher\u00e0, mediante foto dal cellulare, la stanza in cui si svolger\u00e0 il test. Anche in questo caso \u00e8 necessario seguire scrupolosamente le istruzioni ricevute via email alla registrazione, per effettuare i test di prova prima della data dell\u2019esame.<\/span><\/p>\n<p class=\"p13\"><span class=\"s1\">Durante lo svolgimento dell\u2019esame, un proctor vi seguir\u00e0 dalla vostra webcam e il software utilizzato sar\u00e0 eseguito in fullscreen per prevenire l\u2019uso di altri programmi.<\/span><\/p>\n<p class=\"p13\"><span class=\"s1\">Nel caso si verificasse qualche problema, il proctor ci avviser\u00e0 mediante Chat interna.<\/span><\/p>\n<p class=\"p9\"><em><span class=\"s7\">Per concludere, se vi stavate chiedendo se fosse possibile preparare l\u2019AWS Certified Machine Learning Specialty &#8211; o una specialty AWS in generale &#8211; in autonomia, ora sapete che la risposta \u00e8\u2026 <strong>tecnicamente s\u00ec<\/strong> \ud83d\ude42\u00a0<\/span><\/em><\/p>\n<p class=\"p9\"><em><span class=\"s7\">Tuttavia, per chi fosse alle prime armi con le certificazioni AWS o volesse ricevere una formazione strutturata, <strong>AWS ha sviluppato i propri corsi ufficiali<\/strong>, erogati tramite APN Training Partner riconosciuti. <strong>beSharp \u00e8 stata selezionata da Amazon Web Services nel ristretto numero di partner autorizzati a erogare l\u2019intero catalogo di corsi ufficiali AWS<\/strong>: i nostri corsi di formazione, sviluppati e gestiti da Cloud Expert pluri-certificati, garantiscono che i contenuti riflettano le best-practice pi\u00f9 recenti e danno la possibilit\u00e0 di ricevere feedback dal vivo e risposte alle domande direttamente da un istruttore esperto. Inoltre includono <strong>laboratori pratici<\/strong> pensati per consolidare le conoscenze teoriche con <strong>casi d\u2019uso reali<\/strong>. Per preparare questa o qualsiasi altra certificazione ufficiale, <a href=\"https:\/\/www.besharp.it\/aws-training\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">potete leggere qui tutti i dettagli<\/a> e c<a href=\"https:\/\/www.besharp.it\/contact-us\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ontattarci per pianificare il vostro percorso di formazione.<\/a><\/span><\/em><\/p>\n<p class=\"p9\"><em><span class=\"s7\">A presto, con un nuovo articolo sul nostro blog e in bocca al lupo per la vostra prossima certificazione AWS!<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Come ricorderete, qualche giorno fa abbiamo festeggiato la sesta (!) certificazione ottenuta dal nostro Cloud Expert Alessandro Gaggia: l\u2019AWS Certified [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":1485,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[479],"tags":[348,347,323],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.9.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Come ottenere la certificazione AWS Machine Learning - Specialty in 10 giorni da Devops Engineer. - Proud2beCloud Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Guida all\u2019ottenimento della certificazione pi\u00f9 ricercata del momento. 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