選自aws.amazon，機器之心編譯，參與：思源、王淑婷。
從今天開始，任何人都可以從 AWS 上獲取亞馬遜用來訓練內部工程師的機器學習課程。其 90 項課程分別為開發者、企業決策者、資料科學家和資料平臺工程師設定了不同的學習路徑，你要不要來試一下。
課程地址：aws.amazon.com/cn/training…
該課程已經實施了 20 多年。公司內部上千的工程師都專於機器學習，因此亞馬遜的零售頁面、產品、實現技術和商店少有不提升的。很多 AWS 客戶都從中受益，現在，亞馬遜打算向所有開發者開放這些課程，而不是隻提供給那些最強大的、資金充足的技術公司。
不管其機器學習水平如何，亞馬遜的客戶總是會問這樣一個問題：「我們團隊該如何加快機器學習技能的提升？」這些開放的課程是新 AWS 培訓和機器學習課程認證的一部分，現在也是這個問題的答案之一。
總共有 30 多門自助、自定進度的數字課程，有超過 45 小時的課程、視訊和實驗，這些都面向四個關鍵人群：開發者、資料科學家、資料平臺工程師和商務人士。每個課程都從基礎開始，且基於現實世界案例和實驗室，允許開發者通過亞馬遜已經解決的一些有趣問題來探索機器學習。這些包括預測禮品包裝的合格性、優化快遞路線或利用亞馬遜子公司 IMDb 的資料預測娛樂獎項提名。這些課程有助於鞏固最佳實踐，並展示如何開始一系列 AWS 機器學習服務，包括 Amazon SageMaker、AWS DeepLens、Amazon Rekognition、Amazon Lex、Amazon Polly 和 Amazon Comprehend。
上圖展示了課程示例，其中數字課程有 89 項，每一個課程的目標和主題都有所不同，因此將特定的課程串起來就能形成特定的學習路徑。
選擇你的學習路徑
AWS 的機器學習課程主要有 5 條學習路徑，其分別為開發者、企業決策者、資料科學家、資料平臺工程師準備了四條學習路徑，同時也為希望快速獲得 AWS 認證的工程師提供「考試」路徑，當然這會需要工程師本身有一定的功底。
當然，開發者也可以直接檢視 90 項課程，並選擇自己感興趣的領域學習，例如模型安全、應用部署、異常值檢測或神經機器翻譯等。以下簡要介紹了各學習路徑的特點，不同的讀者可以根據需求選擇。
開發者
這條學習路徑是為那些想用機器學習和人工智慧來更好地與資料科學家合作並利用機器學習技術進行創新的建設者和軟體開發者設計的。課程從基礎的機器學習解決方案開始，逐步轉到高階課程，你還可以選擇選修課程來補充培訓。
資料科學家
這條路徑是為那些擅長數學、統計和分析並想成為機構或公司內部機器學習主題專家的人士設計的。這些人可以通過基礎、中級和高階課程學習如何將機器學習框架和分析工具用於工作並改善協作。
資料平臺工程師
這條路徑主要能幫助資料偏態工程師明晰機器學習會如何改變資料獲取、系統配置、系統效能，以及系統、服務和應用的使用者體驗。該學習路徑前面主要明確機器學習的概念與工具，後面則重點關注機器學習的解決方案與應用實踐。
企業決策者
這條學習路徑主要是為希望利用機器學習技術來進行產品化，或者為實現輔助管理的企業決策者而制定的。下面的課程主要是明晰機器學習的概念或術語，從而幫助決策者明晰機器學習的真正商業價值。
優勢
免費數字教育：你可以根據需求開始構建自己的 ML 技能，現在可以免費獲得靈活的數字教育。
量身定製的學習路徑：參加與自己特定 ML 目標和新學習路徑相匹配的訓練。亞馬遜還建立了一條路徑來幫助開發人員和資料科學家為新的 AWS ML 認證做準備。
獲得 AWS 認證：新推出的 AWS 機器學習特長認證（AWS Certified Machine Learning – Specialty）——測試可以驗證你的專業技能，並幫助你在行業中獲得認可。
目前，使用者已經可以參加新的 AWS 機器學習認證測試，當然這會有一些費用。最後，該數字化課程現在可以線上免費獲取，不過培訓期間在實驗室和考試中用到的服務需要付費，因此用 AWS 的計算服務或其它資源還是要收費的。