我参与的 Cerno 项目是一项专注于健康数据分析的大型工作，我在其中主要承担了机器学习和数据工程的角色。以下是对该项目的详细描述：

1. **项目介绍**：Cerno 是一个健康科技项目，主要目的是利用患者的 Apple Watch 数据来进行医疗预测和健康管理。您可以通过链接 https://cerno.health/ 查看我们的项目。

2. **数据收集**：我负责从患者的 Apple Watch 中获取数据，并将这些数据存储到 AWS S3 桶中。AWS S3 是一种对象存储服务，可以存储和检索大量数据。

3. **数据管道构建**：我创建了一个数据管道，用于监听 S3 桶中对象的变化。当 S3 桶中的数据发生改变时，数据管道会自动触发 AWS Lambda 函数进行处理。AWS Lambda 是一种无服务器计算服务，可以在无需预先分配或管理服务器的情况下运行代码。

4. **数据预处理**：在 AWS Lambda 上，我创建了一系列事件处理程序，对收集到的数据进行预处理，使其能够被机器学习模型正确解析和使用。

5. **机器学习模型部署**：我在 AWS SageMaker 上部署了机器学习模型，用于预测患者的睡眠日记。AWS SageMaker 是一种全面的机器学习服务，提供了从建模到训练，再到部署的全流程支持。

这个项目使我能够充分运用并加深了我在机器学习和数据工程领域的知识和技能，我为能参与这样的项目感到非常高兴。