Geliştirme Merkezine Geri Dön
Cloud Data & AI
AWS Veri Mühendisliği ve Yapay Zeka/Makine Öğrenimi (SageMaker)
SageMaker ile AWS veri mühendisliği ve Yapay Zeka/Makine Öğrenimi hizmetleri. AWS'e özgü veri ve Yapay Zeka hizmetleriyle veri işlem hatları oluşturun, modelleri eğitin ve Makine Öğrenimini büyük ölçekte dağıtın.
Başlayın75+
Oluşturulan Veri İşlem Hatları
45%
Ortalama Maliyet Tasarrufu
10PB+
İşlenen Veri
99.5%
Model Doğruluğu
Hizmet Kategorisi
AWS Veri ve Yapay Zeka Mühendisliği
İdeal İçin
AWS üzerinde analitik platformlar, ML işlem hatları veya GenAI özellikleri oluşturan veri odaklı şirketler.
Zaman Çizelgesi
4 – 10 hafta
Neden AWS Veri ve Yapay Zeka İçin MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
AWS, en geniş veri ve ML hizmetleri yelpazesini sunar, ancak doğru olanları seçmek ve bunları etkili bir şekilde bağlamak derin uzmanlık gerektirir. AWS üzerinde uçtan uca veri platformları tasarlıyoruz — veri alım işlem hatlarından ve veri göllerinden SageMaker ile model eğitimine ve gerçek zamanlı çıkarım uç noktalarına kadar — tümü uygun yönetişim ve maliyet kontrolleriyle.
AWS Veri ve Yapay Zeka Yeteneklerimiz
- Veri Gölü Mimarisi — Sunucusuz analitik için S3 tabanlı veri göllerini Lake Formation yönetişimi, Glue katalogları ve Athena ile tasarlayın.
- ETL İşlem Hattı Geliştirme — Toplu ve gerçek zamanlı veri işleme için Glue, Step Functions ve Kinesis kullanarak ölçeklenebilir veri işlem hatları oluşturun.
- SageMaker ML Platformu — Uçtan uca ML iş akışlarını kurun: veri etiketleme, model eğitimi, hiperparametre ayarı ve SageMaker ile model dağıtımı.
- Gerçek Zamanlı ML Çıkarımı — Modelleri otomatik ölçeklendirme ve A/B testi ile gerçek zamanlı uç noktalar, toplu dönüştürme işleri veya sunucusuz çıkarım olarak dağıtın.
- Veri Yönetişimi — Veri platformu genelinde veri kalitesi kontrolleri, soy ağacı takibi, erişim kontrolleri ve uyumluluk etiketlemesi uygulayın.
- GenAI Entegrasyonu — Bedrock temel modellerini ve özel olarak ince ayar yapılmış modelleri RAG desenleriyle üretim uygulamalarına entegre edin.
AWS'e Özgü Teknoloji Yığını
AWS'in veri ekosistemi üzerine inşa ediyoruz: depolama için S3 ve Lake Formation, işleme için Glue ve Kinesis, analitik için Redshift ve Athena, ML için SageMaker ve üretken Yapay Zeka için Bedrock — tümü Step Functions ile düzenlenir ve CloudWatch ve SageMaker Model Monitor ile izlenir.
Bu Kimler İçin?
AWS üzerinde analitik platformlar, ML işlem hatları veya GenAI özellikleri oluşturmak isteyen veri odaklı şirketler. Veri yolculuğunuza yeni başlıyor veya mevcut bir ML operasyonunu ölçeklendiriyor olun, veri yatırımlarınızdan en yüksek yatırım getirisini elde etmek için mimari uzmanlığımızı sunuyoruz.
Sürecimiz
1
Veri Değerlendirme
Veri kaynaklarını envanterleyin, kaliteyi değerlendirin, analitik gereksinimleri tanımlayın ve ML fırsatlarını belirleyin.
2
Platform Mimarisi
Veri gölü mimarisini, işlem hattı topolojisini, ML iş akışını ve yönetişim çerçevesini tasarlayın.
3
İşlem Hattı Uygulaması
Veri alım işlem hatlarını, dönüşüm işlerini, veri kalitesi kontrollerini ve katalog yönetimini oluşturun.
4
ML Geliştirme
Modelleri eğitin, hiperparametreleri optimize edin, çıkarım uç noktalarını dağıtın ve izlemeyi uygulayın.
5
Üretim Operasyonları
MLOps uygulamalarını, veri işlem hattı izlemesini, model yeniden eğitim tetikleyicilerini ve maliyet yönetişimini oluşturun.
Teknoloji Yığını
Veri ve Depolama
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML ve Yapay Zeka
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Akış ve ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Yönetişim
Lake FormationCloudWatchDataBrewVeri Kalitesi
Hizmet Verdiğimiz Sektörler
FinTechSağlıkPerakendeReklam TeknolojisiLojistikÜretim
AWS Veri ve Yapay Zeka Üzerine Kurmaya Hazır mısınız?
AWS üzerinde veri platformunuzu ve ML işlem hattınızı tasarlayalım — ham veriden üretim modellerine kadar.
Sıkça Sorulan Sorular
MicrocosmWorks specializes in SageMaker for model training and deployment, Glue and EMR for ETL, Redshift and Athena for analytics, Kinesis for streaming, and Step Functions for ML pipeline orchestration across the full data engineering lifecycle.
AWS SageMaker and data engineering consulting is available at $30-$50/hour, covering model training pipeline setup, endpoint deployment, feature stores, and integration with your existing data infrastructure.
Yes, we build production ML pipelines using SageMaker Pipelines with automated data preprocessing, distributed training, hyperparameter tuning, model evaluation, model registry, and A/B testing deployment with real-time and batch inference endpoints.
Absolutely. MicrocosmWorks designs S3-based data lakes with Glue crawlers, ETL jobs, and Data Catalog, implements Lake Formation for governance, and builds feature engineering pipelines that feed directly into SageMaker training jobs.
Yes, we deploy custom and open-source LLMs on SageMaker using Deep Learning Containers, configure inference endpoints with model parallelism for large models, and integrate with AWS Bedrock for hybrid architectures combining proprietary and foundation models.