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이 책은 AWS 기반의 AI와 ML을 구현하기 위한 데이터 수집 및 처리, AutoML, 데이터 스트리밍 분석,배포등의 현장에서 세이지메이커를 활용하여 실질적인 문제를 해결하는 방법을 잘 설명해주는 훌륭한 책입니다.

일단 이 책은 AWS에 대해 기반 지식이 있는 분에게 권장할만한 책이며 AWS기반으로 파이프라인을 구축할려고 시도하는 분들은 반드시 읽어보는 걸 추천해 드립니다.

이 책의 구성은 총 12개의 장으로 되어 있으며

1장은 AWS기반의 데이터 과학에 대한 개괄적인 내용으로 클라우드 컴퓨팅의 장점, 머신러닝 모델 개발 워크플로우의 각 단계별 AWS 서비스 소개, 그리고 AWS 운영최적화, 성능,보안, 비용 최적화를 위한 모범 사례를 소개하고 있다.

2장은 실제 사례 관련된 내용으로 미디어, 광고, IoT,제조등과 같은 산업 전반에 걸쳐 아마존 AI와 ML 스택을 적용하는 내용을 다루고 있다.

3장은 세이지메이커 오토파일럿의 AutoML을 사용해서 2장의 사례를 실제로 구현하는 방법에 다루고 있다.

4장부터 9장까지는 데이터의 수집 및 분석, 피처 선택 및 엔지니어링, 변환, 모델 훈련 및 튜닝, 그리고 배포에 대한 내용으로 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어에게 유용한 아마존 아테나, 데이터 분석가에게 유용한 아마존 레드시프트를 사용해 데이터 수집하는 방법, 세이지 메이커를 사용해 데이터 분석 및 모델 개발, 데이터 처리등을 그리고 피처 엔지니어링 프로세스를 통해 원시 데이터셋을 머신에 사용할 수 있는 피처로 변환하는 데  세이지메이커 프로세싱 서비스를 사용했다. 또한 세이지메이커를 사용해 모델을 훈련시키고 최적화하는 방법 및 실제 서비스를 위한 프로덕션  환경에 모델을 배포하고 모니터링 하는 방법을 다루고 있다.

10장에서는 세이지메이커 파이프라인, AWS스텝함수, 아파치 플로우, 큐브플로우 및 기타 다양한 오픈 소스를 사용해 엔드투엔드 파이프라인으로 통합 및 자동화하는 방법을 살펴볼 것이다.

11장에서는 데이터 분석 및 머신러닝을 스트리밍 데이터로 확장하는 방법에 대해 다루고 있다. BERT기반 세이지메이커 모델을 사용해 요약 통계 및 예측 분석 작업을 실습을 통해 배우게 될 것이다.

12장에서는 AWS에서가장 중요한 부분인 보안에 대해서 다루고 있다. AWS 자격증명 및 액세스 관리(IAM) 서비스, 네트워크 격리,인증 및 권한부여, 암호화 및 거버넌스 분야와 감사 가능성 및 규정 준수 분야의 모범 사례를 소개하고 있다.

책 전반에 걸쳐서 비용을 절감하고 성능을 향상시키는 팁을 제공하고 있다.