AWS Certified Machine Learning Engineer 2026

AWS Certified Machine Learning Engineer is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of aws. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with aws and wp-content, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate. این دوره مهارت‌های ضروری برای طراحی، توسعه و استقرار راهکارهای یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر در پلتفرم AWS را فراهم می‌کند. این دوره مناسب توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان DevOps بوده و با تلفیق مبانی تئوری و تمرین‌های عملی، شرکت‌کنندگان را برای طراحی معماری‌های آماده تولید، خودکارسازی پایپ‌لاین‌های CI/CD به منظور استقرار کارآمد و پیاده‌سازی بهترین روش‌های امنیتی در محیط ابری آماده می‌سازد. مهارت‌های محوری این دوره شامل سه حوزه اصلی می‌شود: آماده‌سازی داده‌ها که فرآیند دریافت، تبدیل و پاکسازی داده‌ها با استفاده از سرویس SageMaker را پوشش می‌دهد؛ اتوماسیون پایپ‌لاین که بر ساخت و استقرار گردش‌های کاری کامل یادگیری ماشین متمرکز است؛ و مدیریت راه‌حل که شامل نظارت، ایمن‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین روی AWS می‌باشد. با ارائه آموزش‌های عملی، این دوره توانایی افراد را در طراحی، استقرار، نظارت و ایمن‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین در cloud تقویت کرده و آنان را برای پیشرفت در مسیر شغلی مهندسی یادگیری ماشین مجهز می‌کند.

What You Will Learn

یادگیری مهارت‌های حیاتی برای طراحی و استقرار راه‌حل‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر (Scalable ML Solutions).
تسلط بر آماده‌سازی داده‌ها، شامل دریافت، تبدیل و پاکسازی داده با استفاده از سرویس SageMaker در AWS.
کسب توانایی در ساخت و استقرار سیرکارهای یادگیری ماشین (ML Workflows) از ابتدا تا انتها با استفاده از اتوماسیون پایپ‌لاین (Pipeline Automation).
آموزش نحوه نظارت، ایمن‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر AWS در بخش مدیریت راه‌حل (Solution Management).
به دست آوردن تجربه عملی برای طراحی معماری‌های ML آماده تولید (Production-Ready ML Architectures).
یادگیری چگونگی خودکارسازی پایپ‌لاین‌های CI/CD (Integration/Continuous Deployment) برای استقرار کارآمد راه‌حل‌های ML.
آشنایی با پیاده‌سازی بهترین روش‌های امنیتی برای سیستم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر ابر.