Top 8 spannende AWS-Projekte und -Ideen für Anfänger [2022]

AWS-Projekte und -Themen

Suchen Sie nach Ideen für AWS-Projekte? Dann sind Sie hier genau richtig, denn in diesem Artikel haben wir mehrere AWS-Projekte geteilt. Die Projekte stammen aus verschiedenen Sektoren und Qualifikationsniveaus, sodass Sie entsprechend Ihrem Fachwissen und Ihren Interessen auswählen können. Je mehr Projekte Sie in Ihrem Portfolio haben, desto besser. Unternehmen sind immer auf der Suche nach qualifizierten AWS-Entwicklern, die innovative AWS-Projekte entwickeln können. Wenn Sie also ein Anfänger sind, können Sie am besten an einigen Top-AWS-Projekten arbeiten.

Wir von upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht weiterhilft. In diesem Artikel werden wir einige interessante AWS-Projekte untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie die besten AWS-Projekte für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit Java zu sammeln.

Inmitten des Verdrängungswettbewerbs müssen angehende AWS-Entwickler praktische Erfahrung mit realen AWS-Projekten haben. Tatsächlich ist dies heute eines der wichtigsten Einstellungskriterien für die meisten Arbeitgeber. Wenn Sie mit der Arbeit an AWS - Projekten beginnen, können Sie nicht nur Ihre Stärken und Schwächen testen, sondern auch Einblicke gewinnen, die für Ihre Karriere enorm hilfreich sein können.

Was ist AWS?

AWS steht für Amazon Web Service und gehört zu den beliebtesten Cloud-Plattformen. AWS stellt Entwicklern und Organisationen Cloud-Services zur Verfügung und hilft ihnen, agil zu bleiben. Von millionenschweren Startups bis hin zu Regierungsbehörden nutzen viele Organisationen AWS. Wenn Sie ein Cloud-Computing-Profi werden möchten, sollten Sie sich über AWS informieren. AWS bietet seinen Kunden eine Vielzahl von Dienstleistungen an.

Egal, ob Sie ein BI-Experte oder ein Webentwickler sind, wenn Sie mit AWS vertraut sind, wird Ihr Lebenslauf dennoch verbessert. Es ist die führende Cloud-Plattform der Welt und die Nachfrage nach seinen Experten ist ungebrochen.

Warum Sie an AWS-Projekten arbeiten sollten

Der beste Weg, Ihr Wissen über eine bestimmte Fähigkeit oder ein bestimmtes Thema zu demonstrieren, sind Projekte. Projekte können der anderen Person helfen zu sehen, dass Sie die erforderliche Technologie in der Vergangenheit verwendet haben. Bei der Arbeit an Projekten entdeckt man auch seine Schwachstellen. Die Arbeit an AWS-Projekten wird Ihnen helfen, Ihren Lebenslauf (oder Ihr Portfolio) zu stärken.

Beginnen wir mit der Suche nach AWS-Projekten, um Ihre eigenen AWS-Projekte zu erstellen!

Hier sind also ein paar AWS-Projekte, an denen Anfänger arbeiten können:

Die besten AWS-Projekte

Diese Liste von AWS-Projekten für Studenten ist für Anfänger, Fortgeschrittene und Experten geeignet. Diese AWS-Projekte bringen Sie mit allen praktischen Aspekten in Schwung, die Sie für eine erfolgreiche Karriere benötigen.

Wenn Sie nach AWS-Projekten für das letzte Jahr suchen, sollte Ihnen diese Liste weiterhelfen. Lassen Sie uns also ohne weitere Umschweife direkt in einige AWS-Projekte einsteigen, die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter nach oben zu klettern.

Hier sind einige AWS-Projektideen, die Ihnen helfen sollen, einen Schritt in die richtige Richtung zu gehen.

1. Stellen Sie eine virtuelle Windows-Maschine bereit

Eine der besten Ideen, um mit Ihren praktischen AWS-Projekten für Studenten zu experimentieren, ist die Arbeit an der Bereitstellung einer virtuellen Windows-Maschine. Virtuelle Maschinen sind Emulationen von Computersystemen. Die anspruchsvollere Definition besagt, dass eine virtuelle Maschine ein Produkt ist, das Ressourcen eines physischen Geräts abstrahiert. Sie sind isolierte Umgebungen innerhalb des Systems, was bedeutet, dass sie unabhängig von anderen virtuellen Maschinen im selben Netzwerk betrieben werden.

Virtuelle Maschinen finden in vielen Bereichen Anwendung. Sie sind nützlich, um die Effizienz einer Operation zu verbessern. Sie können eine virtuelle Windows-Maschine über AWS bereitstellen und erfahren, wie eine solche funktioniert. Sich mit VMs vertraut zu machen, wird Ihnen helfen, ein kompetenter Ingenieur zu werden, und ist durchaus eine notwendige Fähigkeit.

Um eine Windows-VM in AWS bereitzustellen, können Sie Amazon Lightsail verwenden, was diese Aufgabe erheblich vereinfacht. Amazon Lightsail ist eine Cloud-Plattform, die Ihnen die erforderlichen Ressourcen zum Erstellen einer Website oder Anwendung bereitstellt. Die Benutzeroberfläche ist einfach zu erlernen, und wenn Sie dieses Projekt abschließen, werden Sie sich mit dieser Software vertraut machen.

Nachdem Sie die VM erstellt haben, können Sie Lightsail verwenden, um eine Verbindung mit einem RDP-Client herzustellen.

2. Erstellen Sie eine Website auf AWS

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen AWS-Projekte für Studenten zu beginnen, ist das Erstellen einer Website. Dies ist eine der einfachsten AWS-Projektideen auf dieser Liste. Hier müssen Sie mithilfe der AWS-Cloud-Plattform eine Website erstellen. Sie können Amazon Lightsail in diesem Projekt verwenden, um die Dinge zu vereinfachen. Lightsail bietet SSD-basierten Speicher und seine Benutzeroberfläche ist einfach zu erlernen. Als Anfänger hätten Sie keine Schwierigkeiten, diese Lösung zum Erstellen Ihrer Website zu verwenden.

Wir empfehlen Amazon Lightsail für dieses Projekt, da es mit vielen beliebten Webentwicklungslösungen wie Joomla und WordPress vorkonfiguriert ist.

Wir empfehlen Ihnen, eine WordPress-Website zu erstellen, da es das beliebteste CMS auf dem Markt ist. Sie sollten mit der Erstellung eines Blogs beginnen. Wenn Sie andererseits bereits mit Websites gearbeitet haben, können Sie eine E-Commerce-Website oder eine Portfolio-Website erstellen.

Muss gelesen werden: Ideen für Cloud-Computing-Projekte

3. Starten Sie eine serverlose Web-App

Es könnte eines der fortgeschrittenen AWS-Projekte in dieser Liste sein; Sobald Sie es jedoch abgeschlossen haben, sind Sie mit vielen Konzepten von AWS und seinen Services vertraut. Hier sind die Technologien, die wir in diesem Projekt zusammen mit ihrem Zweck verwenden werden:

• AWS Amplify – Für das Front-End der Web-App und das Hosten von HTML, CSS und JS
• Amazon Cognito – Zur Verwendungsverwaltung und -authentifizierung für die Back-End-API
• Amazon API Gateway und AWS Lambda – Zum Erstellen und Verwenden der unterstützten API
• Amazon DynamoDB – Zum Hinzufügen einer Persistenzschicht für die Speicherung

Um dieses Projekt abzuschließen, sollten Sie mit all diesen Technologien vertraut sein, einschließlich HTML, CSS und JavaScript. Sie müssen in diesem Projekt auch RESTful-APIs implementieren, daher sollten Sie über deren Implementierungen Bescheid wissen. Sobald Sie jedoch fertig sind, wissen Sie, wie verschiedene Amazon-Dienste zusammenarbeiten. Wir empfehlen, zuerst eine einfache Web-App zu erstellen und dann eine komplexere zu erstellen. Für den Anfang können Sie einen BMI-Rechner oder eine einfache Erinnerungs-App erstellen. Die Erwähnung von AWS-Projekten kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

4. Richten Sie Kubernetes-Cluster auf Amazon EC2 Spot ein

Dies ist eines der interessanten AWS-Projekte, die es zu erstellen gilt. Kubernetes ist eine Open-Source-Lösung, mit der Sie die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Containern automatisieren können. Mit dieser Software können Sie Container im Cloud Computing erstellen, verwalten und orchestrieren. Es gehört zu den bedeutendsten AWS-Projekten in dieser Liste, da Kubernetes eine wichtige Fähigkeit für Cloud-Computing-Experten ist. Da Kubernetes Open Source ist, ist es auch in der Branche weit verbreitet. Dies ist ein hervorragendes AWS-Projekt für Anfänger.

Wenn Sie an AWS arbeiten, müssen Sie Amazon EC2 verwenden, einen Dienst, um dynamische Rechenfunktionen in der Cloud zu erhalten. Aber wir gehen noch einen Schritt weiter und verwenden Amazon EC2 Spot-Instances, die es Benutzern ermöglichen, die meisten Kapazitäten von EC2 zu nutzen. EC2-Spot-Instances und Kubernetes haben denselben Ansatz in Bezug auf Container, sodass Sie beide problemlos verwenden können. Stellen Sie sicher, dass Sie sich bei der Arbeit an diesem Projekt an die Best Practices von Spot-Instances halten. Sie können mehrere Knotengruppen erstellen und sich auf die Kapazitätsoptimierung für die Zuweisung konzentrieren, um sicherzustellen, dass die Workerknoten ordnungsgemäß funktionieren.

5. Erstellen Sie ein Inhaltsempfehlungssystem

Empfehlungssysteme gehören zu den beliebtesten KI- und ML-Implementierungen. Von Netflix bis Flipkart verwendet jedes große Unternehmen sie, um die Benutzererfahrung und das Engagement zu verbessern. Sie können ein Empfehlungssystem in der AWS-Cloud aufbauen, indem Sie Nearest-Neighbor-Algorithmen anwenden.

In diesem Projekt würden Sie Amazon SageMaker verwenden, ein hervorragendes Tool für Machine-Learning-Implementierungen. Es verfügt über integrierte Algorithmen, die keine Etikettendaten erfordern, und verwendet eine semantische Suche anstelle eines Zeichenfolgenabgleichs, sodass die Verwendung von SageMaker die Aufgabe erheblich vereinfacht. Verwenden Sie in diesem Projekt den K-Nearest Neighbors-Algorithmus , damit Ihr Empfehlungssystem dem Benutzer genaue und praktische Vorschläge liefert.

6. Verwenden Sie Rekognition und identifizieren Sie berühmte Personen

Computer Vision gehört zu den beliebtesten Konzepten des maschinellen Lernens und der KI. Wenn Sie daran interessiert sind, an einem Computer-Vision-Projekt mitzuarbeiten, sollten Sie mit diesem beginnen. Sie sollten mit den Grundlagen von Computer Vision und den zugehörigen Algorithmen vertraut sein, bevor Sie mit der Arbeit an diesem Projekt beginnen.

In diesem Projekt müssen Sie ein Gesichtserkennungsmodell erstellen, das bestimmte Personen auf einem Bild identifizieren kann. Normalerweise erfordert das Training der Gesichtserkennung etwas Zeit und Mühe, aber da wir AWS verwenden, sind die Dinge komfortabler. Es ist eines der angesagten AWS-Projekte. Sie werden Amazon Rekognition in diesem Projekt verwenden, um eine Gesichtserkennung durchzuführen, da es Benutzern ermöglicht, Bilder mithilfe von Deep Learning schnell hinzuzufügen und zu analysieren. Diese Software bietet die Identifizierung vieler Arten von Objekten, Aktivitäten, Personen und Text in Videos und Bildern. Dies ist eines der angesagten AWS-Projekte. Das Erstellen und Trainieren eines Gesichtserkennungsmodells wird mit Rekognition wesentlich komfortabler.

Am Anfang können Sie Ihr Modell darin trainieren, eine bestimmte berühmte Person wie MS Dhoni oder Robert Dowrey Jr. zu identifizieren. Wenn Sie das Modell vorbereitet haben, können Sie es testen und sehen, wie gut es funktioniert. Um die Sache noch komplizierter zu machen, können Sie Ihr Modell darauf trainieren, mehrere Personen zu identifizieren, indem Sie weitere berühmte Personen hinzufügen.

Lesen Sie auch: Projektideen für maschinelles Lernen

7. Verwenden Sie Lex, um Chatbots zu erstellen

Chatbots gehören zu den beliebtesten Anwendungen künstlicher Intelligenz. Sie ermöglichen es Unternehmen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Kosten zu senken. Es gibt viele Arten von Chatbots, die alle unterschiedliche Aufgaben erfüllen. Ein Chatbot ist eine Anwendung, die anstelle einer Person ein Gespräch mit jemand anderem führt.

Unternehmen verwenden Chatbots, um schnelle Antworten auf Fragen zu geben und manchmal Beschwerden zu lösen. Rund 58 % der B2B-Unternehmen und 42 % der B2C-Unternehmen verwenden Chatbots auf ihren Sites ( Quelle ).

In diesem Projekt verwenden Sie Amazon Lex , um einen Chatbot zu erstellen. Amazon Lex ist ein Service, der das Erstellen von Chatbots für Entwickler vereinfacht. Es bietet eine Ein-Klick-Bereitstellung. Wenn Sie also den Bot erstellt haben, können Sie ihn zu mehreren Plattformen hinzufügen. Es vereinfacht den Prozess der Erstellung eines Chatbots, der natürlich spricht, da Sie nur ein paar Sätze und Beispiele hinzufügen müssen, um das Modell zu trainieren.

Darüber hinaus können Sie Amazon Lex einfach mit anderen AWS-Services (wie AWS Lambda) integrieren.

Lesen Sie: Wie erstelle ich einen Chatbot in Python?

8. Trainieren Sie ein maschinelles Lernmodell mit SageMaker

Die Nachfrage nach Fachleuten für maschinelles Lernen steigt rasant, und wenn Sie in diesen Sektor einsteigen möchten, müssen Sie auch an einigen ML-Projekten arbeiten. Erstaunlicherweise bietet AWS in seinen Diensten Lösungen für maschinelles Lernen an, unter denen Amazon SageMaker am beliebtesten ist. In diesem Projekt können Sie ein maschinelles Lernmodell mit SageMaker trainieren.

Amazon SageMaker bietet Ihnen eine einzigartige, integrierte Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen. Mit der IDE können Sie Notizbücher erstellen, zwischen Schritten wechseln, die Ergebnisse überprüfen und vieles mehr. SageMaker-Notebooks ermöglichen es Ihnen, die Compute-Instanzen schnell und effizient zu erhalten. Sie können auch die Autopilot-Funktion von SageMaker verwenden, um den Vorgang mit viel weniger Aufwand abzuschließen.

Um an diesem Projekt zu arbeiten, sollten Sie mit Konzepten und Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut sein. Wir empfehlen, mit einem einfachen Modell zu beginnen, wenn Sie noch nie an einem ML-Projekt gearbeitet haben. Sie sollten zunächst mit einem einfachen Frage-Antwort-Bot beginnen, in dessen Optionen eine Reihe von Fragen enthalten sind. Dann können Sie sich nach oben arbeiten, um einen ausgefeilteren und gesprächigeren Chatbot zu bauen.

Nehmen Sie online am ML-Kurs von den besten Universitäten der Welt teil – Masters, Executive Post Graduate Programs und Advanced Certificate Program in ML & AI, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Erfahren Sie mehr über AWS

Dies sind einige AWS-Projekte , die Sie ausprobieren könnten!

Machen Sie jetzt weiter und testen Sie all das Wissen, das Sie in unserem Data-Engineering-Projektleitfaden gesammelt haben, um Ihre eigenen AWS-Projekte zu erstellen!

Die Arbeit an AWS-Projekten wird Ihnen helfen, die verschiedenen Dienste und ihre Verwendung zu verstehen. Wir hoffen, Sie fanden diese Liste mit Projektideen hilfreich. Wenn Sie Fragen oder Anregungen zu diesem Artikel haben, teilen Sie uns dies bitte in den Kommentaren mit.

An welchem ​​AWS-Projekt werden Sie arbeiten? Welches ist Ihrer Meinung nach das unkomplizierteste Projekt in dieser Liste? Teile deine Gedanken.

Wenn Sie neugierig sind, maschinelles Lernen und KI zu meistern, steigern Sie Ihre Karriere mit einem Master of Science in maschinellem Lernen und KI mit IIIT-B und der Liverpool John Moores University.