Certificación AWS Certified Machine Learning Specialty

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Duración del curso
180 minutos
Lugar de impartición
Madrid / Online
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Modalidad
Presencial
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Próximamente
 

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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

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