8 лучших интересных проектов и идей AWS для начинающих [2022]

Проекты и темы AWS

Ищете идеи для проектов AWS? Тогда вы обратились по адресу, потому что в этой статье мы поделились несколькими проектами AWS. Проекты относятся к разным секторам и уровням квалификации, поэтому вы можете выбрать в соответствии со своим опытом и интересами. Чем больше проектов в вашем портфолио, тем лучше. Компании всегда ищут квалифицированных разработчиков AWS, которые могут разрабатывать инновационные проекты AWS. Итак, если вы новичок, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над одним из ведущих проектов AWS.

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку одни теоретические знания не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные проекты AWS, над которыми могут работать новички, чтобы проверить свои знания. В этой статье вы найдете лучшие проекты AWS для начинающих, чтобы получить практический опыт работы с Java.

В условиях жесткой конкуренции начинающие разработчики AWS должны иметь практический опыт работы с реальными проектами AWS. На самом деле, это один из основных критериев найма для большинства работодателей сегодня. Когда вы начнете работать над проектами AWS , вы не только сможете проверить свои сильные и слабые стороны, но также получите информацию, которая может быть чрезвычайно полезна для продвижения вашей карьеры.

Что такое АВС?

AWS расшифровывается как Amazon Web Service, одна из самых популярных облачных платформ. AWS предоставляет разработчикам и организациям облачные сервисы и помогает им оставаться гибкими. Многие организации, от многомиллионных стартапов до государственных учреждений, используют AWS. Если вы хотите стать профессионалом в области облачных вычислений, вам следует изучить AWS. AWS предоставляет своим клиентам различные услуги.

Независимо от того, являетесь ли вы экспертом по бизнес-аналитике или веб-разработчиком, знание AWS в любом случае улучшит ваше резюме. Это ведущая облачная платформа в мире, а спрос на ее специалистов постоянно растет.

Почему вы должны работать над проектами AWS

Лучший способ продемонстрировать свои знания по определенному навыку или теме — это проекты. Проекты могут помочь другому человеку увидеть, что вы использовали требуемую технологию в прошлом. Когда вы работаете над проектами, вы также обнаруживаете свои слабые стороны. Работа над проектами AWS поможет вам укрепить свое резюме (или портфолио).

Давайте начнем искать проекты AWS для создания собственных проектов AWS!

Итак, вот несколько проектов AWS, над которыми могут работать новички:

Лучшие проекты AWS

Этот список проектов AWS для студентов подходит для начинающих, средних и экспертов. Эти проекты AWS помогут вам приступить к работе со всеми практическими вопросами, необходимыми для достижения успеха в вашей карьере.

Кроме того, если вы ищете проекты AWS на последний год, этот список поможет вам в работе. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым проектам AWS, которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

Вот несколько идей для проектов AWS, которые должны помочь вам сделать шаг вперед в правильном направлении.

1. Разверните виртуальную машину Windows

Одна из лучших идей, с которой можно начать экспериментировать с практическими проектами AWS для студентов , — это развертывание виртуальной машины Windows. Виртуальные машины — это эмуляции компьютерных систем. Более сложное определение гласит, что виртуальная машина — это продукт, абстрагированный от ресурсов физического устройства. Это изолированные среды внутри системы, что означает, что они работают независимо от других виртуальных машин, присутствующих в той же сети.

Виртуальные машины находят применение во многих областях. Они полезны для повышения эффективности операции. Вы можете развернуть виртуальную машину Windows через AWS и узнать, как она работает. Знакомство с виртуальными машинами поможет вам стать опытным инженером и является весьма необходимым навыком.

Чтобы развернуть виртуальную машину Windows в AWS, вы можете использовать Amazon Lightsail, что значительно упрощает эту задачу. Amazon Lightsail — это облачная платформа, которая предоставляет вам необходимые ресурсы для создания веб-сайта или приложения. Его пользовательский интерфейс прост в освоении, и завершение этого проекта познакомит вас с этим программным обеспечением.

После создания виртуальной машины вы можете использовать Lightsail для подключения к RDP-клиенту.

2. Создайте веб-сайт на AWS

Одна из лучших идей, с которой можно начать экспериментировать с практическими проектами AWS для студентов, — это создание веб-сайта. Это одна из самых простых идей проекта AWS в этом списке. Здесь вам нужно создать веб-сайт с помощью облачной платформы AWS. Вы можете использовать Amazon Lightsail в этом проекте, чтобы все упростить. Lightsail предлагает хранилище на основе SSD, а его интерфейс прост в освоении. Как новичок, вам не составит труда использовать это решение для создания своего веб-сайта.

Мы рекомендуем Amazon Lightsail в этом проекте, потому что он поставляется с предварительно настроенными многими популярными решениями для веб-разработки, такими как Joomla и WordPress.

Мы рекомендуем вам создать сайт на WordPress, потому что это самая популярная CMS . Вы должны начать с создания блога. С другой стороны, если вы раньше работали с веб-сайтами, вы можете создать сайт электронной коммерции или сайт-портфолио.

Обязательно к прочтению: идеи проекта облачных вычислений

3. Запустите бессерверное веб-приложение

Это может быть один из продвинутых проектов AWS в этом списке; однако после его завершения вы будете знакомы со многими концепциями AWS и его сервисов. Вот технологии, которые мы будем использовать в этом проекте, и их назначение:

• AWS Amplify — для внешнего интерфейса веб-приложения и размещения HTML, CSS и JS.
• Amazon Cognito — For Use управление и аутентификация для серверного API
• Amazon API Gateway и AWS Lambda — для создания и использования поддерживаемого API.
• Amazon DynamoDB — для добавления уровня сохраняемости для хранилища.

Для выполнения этого проекта вы должны быть знакомы со всеми этими технологиями, включая HTML, CSS и JavaScript. Вам также придется реализовать RESTful API в этом проекте, поэтому вы должны знать об их реализации. Однако, как только вы закончите, вы узнаете, как различные сервисы Amazon работают вместе. Мы рекомендуем сначала создать простое веб-приложение, а затем более сложное. Для начала вы можете создать калькулятор ИМТ или простое приложение-напоминание. Упоминание проектов AWS может сделать ваше резюме более интересным, чем другие.

4. Настройте кластеры Kubernetes на Amazon EC2 Spot

Это один из интересных проектов AWS для создания. Kubernetes — это решение с открытым исходным кодом, которое можно использовать для автоматизации развертывания, управления и масштабирования контейнеров. Это программное обеспечение позволяет создавать, управлять и организовывать контейнеры в облачных вычислениях. Это один из самых значительных проектов AWS в этом списке, потому что Kubernetes — жизненно важный навык для профессионалов в области облачных вычислений. Поскольку Kubernetes имеет открытый исходный код, он также широко популярен в отрасли. Это отличные проекты AWS для начинающих.

При работе с AWS вам придется использовать Amazon EC2, сервис для получения возможностей динамических вычислений в облаке. Но мы пойдем еще дальше и будем использовать спотовые инстансы Amazon EC2, которые позволяют пользователям использовать большую часть возможностей EC2. Спотовые инстансы EC2 и Kubernetes используют одинаковый подход к контейнерам, поэтому вы можете легко использовать их оба. При работе над этим проектом убедитесь, что вы придерживаетесь рекомендаций по спотовым инстансам. Вы можете создать несколько групп узлов и сосредоточиться на оптимизации емкости для распределения, чтобы обеспечить правильную работу рабочих узлов.

5. Создайте систему рекомендаций по контенту

Системы рекомендаций являются одними из самых популярных реализаций искусственного интеллекта и машинного обучения. Каждая крупная компания, от Netflix до Flipkart, использует их для повышения удобства и вовлеченности пользователей. Вы можете создать систему рекомендаций в облаке AWS, применяя алгоритмы ближайшего соседа.

В этом проекте вы будете использовать Amazon SageMaker — отличный инструмент для реализации машинного обучения. Он имеет встроенные алгоритмы, не требующие данных меток, и использует семантический поиск вместо сопоставления строк, поэтому использование SageMaker значительно упростит задачу. Используйте в этом проекте алгоритм K-ближайших соседей, чтобы ваша система рекомендаций давала пользователю точные и практичные предложения.

6. Используйте распознавание и идентифицируйте известных людей

Компьютерное зрение — одна из самых популярных концепций машинного обучения и искусственного интеллекта. Если вы заинтересованы в работе над проектом компьютерного зрения, вы должны начать с этого. Вы должны быть знакомы с основами компьютерного зрения и связанными с ним алгоритмами, прежде чем приступить к работе над этим проектом.

В этом проекте вам нужно создать модель распознавания лиц, которая сможет идентифицировать конкретных людей на изображении. Обычно обучение распознаванию лиц требует некоторого времени и усилий, но поскольку мы используем AWS, все гораздо удобнее. Это один из самых популярных проектов AWS. В этом проекте вы будете использовать Amazon Rekognition для распознавания лиц, поскольку он позволяет пользователям быстро добавлять и анализировать изображения с помощью глубокого обучения. Это программное обеспечение предлагает идентификацию многих видов объектов, действий, людей и текста в видео и изображениях. Это один из самых популярных проектов AWS. С Rekognition создание и обучение модели распознавания лиц станет в значительной степени удобным.

Вначале вы можете научить свою модель распознавать определенного известного человека, например М. С. Дхони или Роберта Доури-младшего. Когда вы подготовили модель, вы можете протестировать ее и посмотреть, насколько хорошо она работает. Чтобы усложнить задачу, вы можете обучить свою модель идентифицировать нескольких людей, добавляя более известных людей.

Читайте также: Идеи проекта машинного обучения

7. Используйте Lex для создания чат-ботов

Чат-боты — одно из самых популярных применений искусственного интеллекта. Они позволяют компаниям повысить качество обслуживания клиентов и сократить расходы. Существует множество типов чат-ботов, и все они выполняют разные задачи. Чат-бот — это приложение, которое ведет разговор с кем-то другим вместо человека.

Компании используют чат-ботов, чтобы быстро отвечать на вопросы, а иногда и для разрешения жалоб. Около 58% компаний B2B и 42% компаний B2C используют чат-ботов на своих сайтах ( источник ).

В этом проекте вы будете использовать Amazon Lex для создания чат-бота. Amazon Lex — это сервис, упрощающий создание чат-ботов для разработчиков. Он предлагает развертывание в один клик, поэтому, когда вы создали бота, вы можете добавить его на несколько платформ. Это упрощает процесс создания чат-бота, который говорит естественно, поскольку вам нужно будет добавить всего несколько фраз и примеров для обучения модели.

Более того, вы можете легко интегрировать Amazon Lex с другими сервисами AWS (например, с AWS Lambda).

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

8. Обучите модель машинного обучения с помощью SageMaker

Спрос на специалистов по машинному обучению стремительно растет, и если вы хотите войти в этот сектор, вам также придется поработать над некоторыми проектами машинного обучения. Удивительно, но AWS предлагает решения для машинного обучения в своих сервисах, среди которых самым популярным является Amazon SageMaker. В этом проекте вы можете обучить модель машинного обучения с помощью SageMaker.

Amazon SageMaker предоставляет уникальную интегрированную среду разработки для машинного обучения. IDE позволяет создавать блокноты, переключаться между шагами, проверять результаты и делать многое другое. Блокноты SageMaker позволят вам быстро и эффективно получать вычислительные экземпляры. Вы также можете использовать функцию автопилота SageMaker, чтобы завершить процесс с гораздо меньшими усилиями.

Для работы над этим проектом вы должны быть знакомы с концепциями и алгоритмами машинного обучения. Мы рекомендуем начать с простой модели, если вы раньше не работали над проектом машинного обучения. Сначала вы должны начать с простого бота, отвечающего на вопросы, с набором вопросов, присутствующих в его опциях. Затем вы можете работать над созданием более сложного и разговорного чат-бота.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу машинного обучения в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Узнайте больше об AWS

Вот несколько проектов AWS, которые вы можете попробовать!

Теперь приступайте к проверке всех знаний, которые вы собрали с помощью нашего руководства по проектам обработки данных, для создания собственных проектов AWS!

Работа над проектами AWS поможет вам понять его различные сервисы и их использование. Мы надеемся, что этот список идей для проектов был вам полезен. Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения по этой статье, сообщите нам об этом в комментариях.

Над каким проектом AWS вы собираетесь работать? Какой из них вы считаете самым простым проектом в этом списке? Поделитесь своими мыслями.

Если вам интересно освоить машинное обучение и искусственный интеллект, повысьте свою карьеру, получив степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в IIIT-B и Ливерпульском университете Джона Мура.