En el curso Practical Data Science with Amazon SageMaker, de nivel intermedio, aprenderás cómo solucionar un caso de uso del mundo real con Machine Learning (ML) y producir resultados procesables mediante Amazon SageMaker. Este curso recorre las etapas de un proceso típico de ciencia de datos para aprendizaje automático, desde el análisis y la visualización de un conjunto de datos hasta la preparación de los datos y la ingeniería de características. También aprenderás los aspectos prácticos de la construcción de modelos, la capacitación, el ajuste y la implementación con Amazon SageMaker. Un caso de uso de la vida real incluye el análisis de retención de clientes para informar a los programas de fidelización de clientes.
Curso Practical Data Science with Amazon SageMaker
- AWS-PDSAS
- Intermedio
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- Objetivos
- Audiencia
- Requisitos
- Certificación
- Contenidos
- Material del curso
- Perfil del docente
- Promociones
- Medios de pago
- Preparar un conjunto de datos para el entrenamiento.
- Entrenar y evaluar un modelo de Machine Learning.
- Ajustar automáticamente un modelo de Machine Learning.
- Preparar un modelo de aprendizaje automático para la producción.
- Pensar críticamente sobre los resultados del modelo de Machine Learning
- Desarrolladores.
- Científicos de datos.
- Tener conocimientos del lenguaje de programación Python.
- Tener conocimientos básicos de aprendizaje automático.
Preparación para el examen de certificación:
Módulo 1: Introduction to machine learning
- Types of ML
- Job Roles in ML
- Steps in the ML pipeline
Módulo 2: Introduction to data prep and SageMaker
- Training and test dataset defined
- Introduction to SageMaker
- Demonstration: SageMaker console
- Demonstration: Launching a Jupyter notebook
Módulo 3: Problem formulation and dataset preparation
- Business challenge: Customer churn
- Review customer churn dataset
Módulo 4: Data analysis and visualization
- Demonstration: Loading and visualizing your dataset
- Exercise 1: Relating features to target variables
- Exercise 2: Relationships between attributes
- Demonstration: Cleaning the data
Módulo 5: Training and evaluating a model
- Types of algorithms
- XGBoost and SageMaker
- Demonstration: Training the data
- Exercise 3: Finishing the estimator definition
- Exercise 4: Setting hyper parameters
- Exercise 5: Deploying the model
- Demonstration: hyper parameter tuning with SageMaker
- Demonstration: Evaluating model performance
Módulo 6: Automatically tune a model
- Automatic hyper parameter tuning with SageMaker
- Exercises 6-9: Tuning jobs
Módulo 7: Deployment / production readiness
- Deploying a model to an endpoint
- A/B deployment for testing
- Auto Scaling
- Demonstration: Configure and test auto scaling
- Demonstration: Check hyper parameter tuning job
- Demonstration: AWS Auto Scaling
- Exercise 10-11: Set up AWS Auto Scaling
Módulo 8: Relative cost of errors
- Cost of various error types
- Demo: Binary classification cutoff
Módulo 9: Amazon SageMaker architecture and features
- Accessing Amazon SageMaker notebooks in a VPC
- Amazon SageMaker batch transforms
- Amazon SageMaker Ground Truth
- Amazon SageMaker Neo
Documentación oficial del curso Practical Data Science with Amazon SageMaker.
- 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.
Antiguos alumnos
Si has asistido a alguno de nuestros cursos, tienes un 10% de descuento en la matrícula de tus próximos cursos o certificaciones oficiales.
Carné Joven Comunidad de Madrid
Si tienes el Carné Joven de la Comunidad de Madrid, dispones de un 15% de descuento en todos nuestros cursos y certificaciones. Únicamente deberás presentar tu carné.
Desempleados
Bonificamos un 10% la matrícula de tu curso o certificación oficial. Únicamente deberás acreditarlo con cualquiera de los documentos oficiales disponibles.
Discapacitados
Si tienes algún tipo de discapacidad, cuentas con un 10% de descuento en la matrícula de tu curso. Únicamente deberás acreditarlo.
Familia numerosa
¡Te ayudamos! Sabemos que es importante cuidar de la economía familiar, por eso, y en cumplimiento de nuestra política de Responsabilidad Social Corporativa, si eres miembro de una familia numerosa, puedes beneficiarte de un 10% de descuento en la matrícula de cualquier curso. Únicamente deberás acreditarlo.
Amigos o compañeros profesionales
Si te inscribes a nuestros cursos con uno o más amigos o compañeros técnicos, cada uno de vosotros obtendréis un descuento del 10% en vuestra formación.
Si trabajáis en la misma empresa, consulta los descuentos para departamentos profesionales.
Empresas
Mantener, actualizar y perfeccionar las habilidades y conocimientos del equipo de trabajo es esencial para la adaptación y el éxito de la estrategia empresarial en el entorno dinámico y desafiante en el que competimos.
Si deseas planificar la formación (técnica, metodológica o de habilidades) de tu equipo, consulta nuestros planes de formación continua o los descuentos en cursos y certificaciones técnicas.
Fundae (Formación bonificable)
Prácticamente la totalidad de nuestra formación puede ser bonificada aplicando el crédito de formación que las empresas y autónomos tienen anualmente en Fundae.
Consúltanos y no te preocupes, lo gestionamos por ti.
Sodexo (Pluxee)
Ahorra con tu cheque virtual.
Formación Pass de Pluxee (Sodexo) es un servicio que facilita el acceso y pago de formación y certificación oficial. Al estar exento del IRPF, ahorras al menos un 25% del importe total.
Úsalo con nosotros.
Descuentos no aplicables a Red Hat ni Oracle. La formación de Red Hat no es bonificable en Fundae. Los exámenes de certificación no se pueden bonificar. Podrán bonificarse únicamente si son indivisibles del curso que los prepara.
Objetivos
- Preparar un conjunto de datos para el entrenamiento.
- Entrenar y evaluar un modelo de Machine Learning.
- Ajustar automáticamente un modelo de Machine Learning.
- Preparar un modelo de aprendizaje automático para la producción.
- Pensar críticamente sobre los resultados del modelo de Machine Learning
Audiencia
- Desarrolladores.
- Científicos de datos.
Requisitos
- Tener conocimientos del lenguaje de programación Python.
- Tener conocimientos básicos de aprendizaje automático.
Certificación
Preparación para el examen de certificación:
Contenidos
Módulo 1: Introduction to machine learning
- Types of ML
- Job Roles in ML
- Steps in the ML pipeline
Módulo 2: Introduction to data prep and SageMaker
- Training and test dataset defined
- Introduction to SageMaker
- Demonstration: SageMaker console
- Demonstration: Launching a Jupyter notebook
Módulo 3: Problem formulation and dataset preparation
- Business challenge: Customer churn
- Review customer churn dataset
Módulo 4: Data analysis and visualization
- Demonstration: Loading and visualizing your dataset
- Exercise 1: Relating features to target variables
- Exercise 2: Relationships between attributes
- Demonstration: Cleaning the data
Módulo 5: Training and evaluating a model
- Types of algorithms
- XGBoost and SageMaker
- Demonstration: Training the data
- Exercise 3: Finishing the estimator definition
- Exercise 4: Setting hyper parameters
- Exercise 5: Deploying the model
- Demonstration: hyper parameter tuning with SageMaker
- Demonstration: Evaluating model performance
Módulo 6: Automatically tune a model
- Automatic hyper parameter tuning with SageMaker
- Exercises 6-9: Tuning jobs
Módulo 7: Deployment / production readiness
- Deploying a model to an endpoint
- A/B deployment for testing
- Auto Scaling
- Demonstration: Configure and test auto scaling
- Demonstration: Check hyper parameter tuning job
- Demonstration: AWS Auto Scaling
- Exercise 10-11: Set up AWS Auto Scaling
Módulo 8: Relative cost of errors
- Cost of various error types
- Demo: Binary classification cutoff
Módulo 9: Amazon SageMaker architecture and features
- Accessing Amazon SageMaker notebooks in a VPC
- Amazon SageMaker batch transforms
- Amazon SageMaker Ground Truth
- Amazon SageMaker Neo
Material del curso
Documentación oficial del curso Practical Data Science with Amazon SageMaker.
Perfil del docente
- 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.
Promociones
Antiguos alumnos
Si has asistido a alguno de nuestros cursos, tienes un 10% de descuento en la matrícula de tus próximos cursos o certificaciones oficiales.
Carné Joven Comunidad de Madrid
Si tienes el Carné Joven de la Comunidad de Madrid, dispones de un 15% de descuento en todos nuestros cursos y certificaciones. Únicamente deberás presentar tu carné.
Desempleados
Bonificamos un 10% la matrícula de tu curso o certificación oficial. Únicamente deberás acreditarlo con cualquiera de los documentos oficiales disponibles.
Discapacitados
Si tienes algún tipo de discapacidad, cuentas con un 10% de descuento en la matrícula de tu curso. Únicamente deberás acreditarlo.
Familia numerosa
¡Te ayudamos! Sabemos que es importante cuidar de la economía familiar, por eso, y en cumplimiento de nuestra política de Responsabilidad Social Corporativa, si eres miembro de una familia numerosa, puedes beneficiarte de un 10% de descuento en la matrícula de cualquier curso. Únicamente deberás acreditarlo.
Amigos o compañeros profesionales
Si te inscribes a nuestros cursos con uno o más amigos o compañeros técnicos, cada uno de vosotros obtendréis un descuento del 10% en vuestra formación.
Si trabajáis en la misma empresa, consulta los descuentos para departamentos profesionales.
Empresas
Mantener, actualizar y perfeccionar las habilidades y conocimientos del equipo de trabajo es esencial para la adaptación y el éxito de la estrategia empresarial en el entorno dinámico y desafiante en el que competimos.
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Medios de pago
Fundae (Formación bonificable)
Prácticamente la totalidad de nuestra formación puede ser bonificada aplicando el crédito de formación que las empresas y autónomos tienen anualmente en Fundae.
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Sodexo (Pluxee)
Ahorra con tu cheque virtual.
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Descuentos no aplicables a Red Hat ni Oracle. La formación de Red Hat no es bonificable en Fundae. Los exámenes de certificación no se pueden bonificar. Podrán bonificarse únicamente si son indivisibles del curso que los prepara.
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