Calendario
Estamos preparando nuevas convocatorias, déjanos tus datos a través del formulario y te avisaremos en cuanto estén disponibles.
Acerca del curso
El examen de certificación AWS Certified Machine Learning Specialty está dirigido a personas que desempeñan roles de desarrollo de inteligencia artificial o machine learning (IA/ML) o ciencia de datos. Valida la capacidad de un candidato para diseñar, crear, implementar, optimizar, entrenar, ajustar y mantener soluciones de ML para determinados problemas empresariales mediante la nube de AWS. También certifica la capacidad de para completar las siguientes tareas:
- Seleccionar y justificar el enfoque de ML adecuado para un problema empresarial determinado.
- Identificar los servicios de AWS adecuados para implementar soluciones de ML.
- Diseñar e implementar soluciones de ML escalables, rentables, fiables y seguras.
AWS Certified Machine Learning Specialty está dirigido a personas que realizan tareas de desarrollo o ciencia de datos, y tienen más de un año de experiencia en el desarrollo, la arquitectura o la ejecución de cargas de trabajo de machine learning (ML) o aprendizaje profundo en la nube de AWS. Antes de realizar este examen, es recomendable que el participante cuente con lo siguiente:
- Al menos dos años de experiencia práctica en el desarrollo, la arquitectura o la ejecución de cargas de trabajo de ML o aprendizaje profundo en la nube de AWS.
- Capacidad de expresar la intuición detrás de algoritmos básicos de ML.
- Experiencia en la optimización básica de hiperparámetros.
- Experiencia con marcos de aprendizaje profundo y ML.
- Capacidad de seguir las prácticas recomendadas operativas, de despliegue y de entrenamiento de modelos.
Obtener la certificación AWS Certified Machine Learning Specialty
Tener al menos 2 años de experiencia práctica en el desarrollo, la arquitectura y la ejecución de cargas de trabajo de aprendizaje profundo o machine learning en la nube de AWS.
- Dominio 1: Ingeniería de datos
- Dominio 2: Análisis exploratorio de datos
- Dominio 3: Modelado
- Dominio 4: Implementación y operaciones de machine learning
Solicita información
Descargar programa
Descargar matrícula
Si no has encontrado lo que buscabas, prueba buscar tu curso o certificación aquí
Acerca del curso
Este curso te prepara para el examen de certificación AWS Certified Machine Learning Specialty, el cual valida la capacidad para diseñar, implementar y mantener soluciones de Machine Learning (ML) para determinados problemas empresariales. En esta formación técnica avanzada aprenderás cómo prepararte para el examen mediante la exploración de las áreas temáticas del examen, incluidas la ingeniería de datos, el análisis exploratorio de datos, el modelado, y la implementación y las operaciones de aprendizaje automático. El curso revisa cómo interpretar las preguntas del examen en cada área temática y le enseña cómo interpretar los conceptos que se evalúan para que puedas descartar mejor las respuestas incorrectas.
Preparación para el examen de certificación:
AWS Certified Machine Learning Specialty
- Profesionales de Machine Learning.
- Todo aquel que se desee prepararse para el examen de certificación AWS Certified Machine Learning Specialty.
- Identificar sus fortalezas y debilidades en cada uno de los dominios del examen.
- Crear un plan de estudios posterior para preparar el examen.
- Describir los temas y conceptos técnicos que conforman cada uno de los dominios del examen.
- Resumir la logística y la mecánica del examen de certificación y sus preguntas.
- Identificar estrategias efectivas para tomar exámenes que se pueden usar para responder las preguntas del examen.
- Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Machine Learning Specialty.
- Tener aptitud para expresar la intuición detrás de los algoritmos básicos de aprendizaje automático y realizar la optimización básica de hiperparámetros.
- Tener la comprensión de la canalización del Machine Learning automático y sus componentes.
- Tener experiencia con marcos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
- Tener comprensión y experiencia en el entrenamiento de modelos, la implementación y las prácticas recomendadas operativas.
Módulo 0: Course Introduction
Módulo 1: Exam Overview and Test-taking Strategies
- Testing center information and expectations
- Exam overview and structure
- Content domains and question breakdown
- Topics and concepts within content domains
- Question structure and interpretation techniques
- Practice exam questions
Módulo 2: Domain 1 – Data Engineering
- Domain 1.1: Data Repositories for machine learning
- Domain 1.2: Identify and implement a data-ingestion solution
- Domain 1.3: Identify and implement a data-transformation solution
- Walkthrough of study questions
- Domain 1 quiz
Módulo 3: Domain 2 – Exploratory Data Analysis
- Domain 2.1: Sanitize and prepare data for modeling
- Domain 2.2: Perform featuring engineering
- Domain 2.3: Analyze and visualize data for ML
- Walkthrough of study questions
- Domain 2 quiz
Módulo 4: Domain 3 – Modeling
- Domain 3.1: Frame business problems as machine learning (ML) problems
- Domain 3.2: Select the appropriate model(s) for a given ML problem
- Domain 3.3: Train ML models
- Domain 3.4 Perform hyperparameter optimization
- Domain 3.5 Evaluate ML models
- Walkthrough of study questions
- Domain 3 quiz
Módulo 5: Domain 4 – ML Implementation and Operations
- Domain 4.1: Build ML solutions for performance, availability, scalability, resiliency, and fault tolerance
- Domain 4.2: Recommend and implement the appropriate ML services and features for a given problem
- Domain 4.3: Apply basic AWS security practices to ML solutions
- Domain 4.4: Deploy and operationalize ML solutions
- Walkthrough of study questions
- Domain 4 quiz
Módulo 6: Comprehensive Study Questions
Módulo 7: Study Material
Módulo 8: Wrap-up
Documentación oficial del curso preparación de examen AWS Certified Machine Learning Specialty.
- Formador certificado por AWS.
- Más de 5 años de experiencia profesional.
- Más de 4 años de experiencia docente.
- Profesional activo en empresas del sector IT.