Descripción del cursoMediante este curso, se prepara para realizar el examen AWS Certified Machine Learning – Specialty, que valida su capacidad para diseñar, implementar y mantener soluciones de machine learning (ML). En este curso, aprenderá sobre la logística del examen y la mecánica de las preguntas del examen, y explorará las áreas técnicas de este. Revisará los servicios principales de AWS y los conceptos clave para las áreas del examen:Ingeniería de datosAnálisis exploratorio de datosModeladoImplementación y operaciones de machine learningTambién aprenderá estrategias clave de evaluación y las pondrá en práctica al realizar varias preguntas de estudio. Una vez que haya perfeccionado sus habilidades, tendrá la oportunidad de realizar un cuestionario que le será útil para evaluar sus áreas de fortalezas y debilidades a fin de saber en qué aspectos poner énfasis en los estudios previos al examen.Nivel: IntermedioModalidad: DigitalDuración: 4 horasFormato- Presentaciones multimedia- Explicación sobre las preguntas de estudio- Cuestionarios adicionales y preguntas de estudioObjetivos del cursoAl finalizar el curso, podrá hacer lo siguiente:identificar las fortalezas y debilidades en cada área del examen para saber en qué aspectos centrarse cuando estudie para el examendescribir los temas técnicos y los conceptos que componen cada una de las áreas del examenresumir la logística y la mecánica del examen y de las preguntasutilizar estrategias eficaces para estudiar y realizar el examen Destinatarios previstosEste curso está dirigido a los siguientes destinatarios:- Profesionales de ML que tienen, al menos, un año de experiencia práctica y que se están preparando para realizar el examen AWS Certified Machine Learning – SpecialtyRequisitos previosRecomendamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos:Dominio que expresa la intuición subyacente en los algoritmos básicos de ML y la realización de la optimización básica de hiperparámetrosComprensión de la canalización de ML y sus componentesExperiencia con marcos de aprendizaje profundo y MLComprensión del entrenamiento de modelos, la implementación y las prácticas operativas recomendadas, y experiencia en estosInscripciónwww.aws.training)Esquema del cursoMódulo 0: introducción al cursoMódulo 1: información general del examen y estrategias de evaluaciónInformación general del examen, logística, puntuación e interfaz de usuarioMecánica de preguntas y diseñoEstrategias de evaluaciónMódulo 2, área 1: ingeniería de datosÁrea 1.1: repositorios de datos para MLÁrea 1.2: identificar e implementar una solución de incorporación de datosÁrea 1.3: identificar e implementar una solución de transformación de datosExplicación de las preguntas de estudioCuestionario del área 1Módulo 3, área 2: análisis exploratorio de datosÁrea 2.1: limpiar y preparar los datos para el modelado Área 2.2: realizar ingeniería de característicasÁrea 2.3: analizar y visualizar datos para MLExplicación de las preguntas de estudioCuestionario del área 2Módulo 4, área 3: modeladoÁrea 3.1: encuadrar problemas de negocios como problemas de MLÁrea 3.2: seleccionar los modelos adecuados para un problema de ML determinadoÁrea 3.3: entrenar modelos de MLÁrea 3.4: realizar la optimización de hiperparámetrosÁrea 3.5: evaluar los modelos de MLExplicación de las preguntas de estudioCuestionario del área 3Módulo 5, área 4: implementación y operaciones de MLÁrea 4.1: crear soluciones de ML para rendimiento, disponibilidad, escalabilidad, resiliencia y tolerancia a erroresÁrea 4.2: recomendar e implementar los servicios y las características de ML apropiados para un problema determinadoÁrea 4.3: aplicar las prácticas básicas de seguridad de AWS a las soluciones de MLÁrea 4.4: implementar y poner en práctica las soluciones de MLExplicación de las preguntas de estudioCuestionario del área 4Módulo 6: preguntas de estudio adicionalesOportunidad para realizar preguntas de estudio adicionalesMódulo 7: material de estudio recomendadoEnlaces a blogs de AWS, documentación, preguntas frecuentes y otro material de estudio recomendado para el examenMódulo 8: conclusión del cursoCómo registrarse para el examenResumen del cursoComentarios sobre el curso