Descrição do cursoEste curso prepara para o exame do AWS Certified Machine Learning – Specialty, que valida a sua habilidade de criar, implementar, implantar e manter soluções de machine learning (ML). Neste curso, você aprenderá sobre a logística do exame e a mecânica das perguntas, e explorará os domínios técnicos dele. Você analisará os principais produtos da AWS e os principais conceitos para os domínios do exame:Engenharia de dadosAnálise exploratória de dadosModelagemImplementação e operações de machine learningVocê também aprenderá as principais estratégias para realizar o exame e as colocará em ação, com várias perguntas de estudo. Depois de aperfeiçoar suas habilidades, você terá a chance de responder a um questionário que irá ajudá-lo a avaliar seus pontos fortes e fracos, para que você saiba no que focar em seus estudos pré-exame.Nível: IntermediárioModalidade: DigitalDuração: 4 horasFormato- Apresentações multimídia- Demonstração com perguntas de estudo- Questionários adicionais e perguntas de estudoObjetivos do cursoAo final do curso, você poderá:Identificar seus pontos fortes e fracos em cada domínio do teste para que saiba no que se concentrar ao estudar para o testeDescrever os tópicos técnicos e conceitos que compõem cada um dos domínios do teste.Resumir a logística e mecânica do teste e suas questõesUsar estratégias eficazes para estudar e fazer o teste Público-alvoEste curso é destinado a:- Profissionais de ML, com pelo menos um ano de experiência prática, preparando-se para fazer o exame AWS Certified Machine Learning — SpecialtyPré-requisitosRecomendamos que os participantes deste curso tenham:Proficiência expressando a visão por trás de algoritmos básicos de ML e realizando otimização básica de hiperparâmetrosCompreensão do pipeline de ML e seus componentesExperiência com estruturas de ML e aprendizagem profundaCompreensão e experiência em treinamento de modelos, implantação e práticas operacionais recomendadasInscrever-sewww.aws.trainingDescrição do cursoMódulo 0: Course IntroductionMódulo 1: Visão geral do exame e estratégias de realização de testesVisão geral, logística, pontuação, interface de usuário do testeMecânica e design das perguntasEstratégias para realizar examesMódulo 2: Domínio 1 — Engenharia de dadosDomínio 1.1: Repositórios de dados para MLDomínio 1.2: Identificar e implementar uma solução de ingestão de dadosDomínio 1.3: Identificar e implementar uma solução de transformação de dadosDemonstração das perguntas de estudoQuestionário do domínio 1Módulo 3: Domínio 2 — Análise exploratória de dadosDomínio 2.1: Higienizar e preparar dados para modelagem Domínio 2.2: Executar apresentando engenhariaDomínio 2.3: Analisar e visualizar dados para MLDemonstração das perguntas de estudoQuestionário do domínio 2Módulo 4: Domínio 3 — ModelagemDomínio 3.1: Mapear os problemas de negócios como problemas de MLDomínio 3.2: Selecionar o(s) modelo(s) apropriado(s) para um determinado problema de MLDomínio 3.3: Treinar modelos de MLDomínio 3.4: Executar a otimização de hiperparâmetrosDomínio 3.5 Avaliar modelos de MLDemonstração das perguntas de estudoQuestionário do domínio 3Módulo 5: Domínio 4 — Implementação e operações de MLDomínio 4.1: Criar soluções de ML para performance, disponibilidade, escalabilidade, resiliência e tolerância a falhasDomínio 4.2: Recomendar e implementar os serviços e recursos de ML adequados para um determinado problemaDomínio 4.3: Aplicar práticas básicas de segurança da AWS às soluções de MLDomínio 4.4: Implantar e operacionalizar soluções de MLDemonstração das perguntas de estudoQuestionário do domínio 4Módulo 6: Perguntas adicionais de estudoOportunidade de responder a perguntas de estudo adicionaisMódulo 7: Material de estudo recomendadoLinks para blogs da AWS, documentação, perguntas frequentes e outros materiais de estudo recomendados para o exameMódulo 8: Encerramento do cursoComo se cadastrar para o exameResumo do cursoComentários sobre o curso