En el curso The Machine Learning Pipeline on AWS se explora cómo utilizar la canalización de Machine Learning (ML) a fin de resolver un problema empresarial real en un entorno de aprendizaje basado en proyectos. Aprenderás sobre cada fase de la canalización a través de presentaciones y demostraciones del instructor. Luego aplicarás ese conocimiento para completar un proyecto mediante la resolución de uno de los tres problemas empresariales: detección de fraude, motores de recomendación y retrasos en los vuelos. Cuando finalice el curso, habrás creado, capacitado, evaluado, ajustado e implementado de manera satisfactoria un modelo de ML con Amazon SageMaker que resuelva el problema empresarial seleccionado.
Curso The Machine Learning Pipeline on AWS
- AWS-TMLP
- Intermedio
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- Seleccionar y justificar el enfoque de ML adecuado para un problema de negocio determinado.
- Usar la canalización de ML para resolver un problema empresarial específico.
- Capacitar, evaluar y ajustar un modelo de ML en Amazon SageMaker.
- Describir algunas de las prácticas recomendadas para diseñar canalizaciones de ML escalables, optimizadas según el costo y seguras en AWS.
- Aplicar el aprendizaje automático a un problema comercial de la vida real después de completar el curso.
- Desarrolladores.
- Arquitectos de soluciones.
- Ingenieros de datos.
- Todo aquel con poca experiencia con ML o sin ella que desee aprender sobre la canalización de ML con Amazon SageMaker.
- Tener conocimientos básicos del lenguaje de programación Python.
- Tener una comprensión básica de la infraestructura de la nube de AWS (Amazon S3 y Amazon CloudWatch).
- Tener experiencia básica de trabajo en un entorno de bloc de notas de Jupyter.
Preparación para el examen de certificación:
Módulo 0: Introduction
- Pre-assessment
Módulo 1: Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline
- Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning, and key concepts
- Overview of the ML pipeline
- Introduction to course projects and approach
Módulo 2: Introduction to Amazon SageMaker
- Introduction to Amazon SageMaker
- Demo: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
- Hands-on: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
Módulo 3: Problem Formulation
- Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solution
- Converting a business problem into an ML problem
- Demo: Amazon SageMaker Ground Truth
- Hands-on: Amazon SageMaker Ground Truth
- Practice problem formulation
- Formulate problems for projects
Módulo 4: Preprocessing
- Overview of data collection and integration, and techniques for data preprocessing and visualization
- Practice preprocessing
- Preprocess project data
- Class discussion about projects
Módulo 5: Model Training
- Choosing the right algorithm
- Formatting and splitting your data for training
- Loss functions and gradient descent for improving your model
- Demo: Create a training job in Amazon SageMaker
Módulo 6: Model Evaluation
- How to evaluate classification models
- How to evaluate regression models
- Practice model training and evaluation
- Train and evaluate project models
- Initial project presentations
Módulo 7: Feature Engineering and Model Tuning
- Feature extraction, selection, creation, and transformation
- Hyperparameter tuning
- Demo: SageMaker hyperparameter optimization
- Practice feature engineering and model tuning
- Apply feature engineering and model tuning to projects
- Final project presentations
Módulo 8: Deployment
- How to deploy, inference, and monitor your model on Amazon SageMaker
- Deploying ML at the edge
- Demo: Creating an Amazon SageMaker endpoint
- Post-assessment
- Course wrap-up
Documentación oficial del curso The Machine Learning Pipeline on AWS.
- 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
- Seleccionar y justificar el enfoque de ML adecuado para un problema de negocio determinado.
- Usar la canalización de ML para resolver un problema empresarial específico.
- Capacitar, evaluar y ajustar un modelo de ML en Amazon SageMaker.
- Describir algunas de las prácticas recomendadas para diseñar canalizaciones de ML escalables, optimizadas según el costo y seguras en AWS.
- Aplicar el aprendizaje automático a un problema comercial de la vida real después de completar el curso.
Audiencia
- Desarrolladores.
- Arquitectos de soluciones.
- Ingenieros de datos.
- Todo aquel con poca experiencia con ML o sin ella que desee aprender sobre la canalización de ML con Amazon SageMaker.
Requisitos
- Tener conocimientos básicos del lenguaje de programación Python.
- Tener una comprensión básica de la infraestructura de la nube de AWS (Amazon S3 y Amazon CloudWatch).
- Tener experiencia básica de trabajo en un entorno de bloc de notas de Jupyter.
Certificación
Preparación para el examen de certificación:
Contenidos
Módulo 0: Introduction
- Pre-assessment
Módulo 1: Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline
- Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning, and key concepts
- Overview of the ML pipeline
- Introduction to course projects and approach
Módulo 2: Introduction to Amazon SageMaker
- Introduction to Amazon SageMaker
- Demo: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
- Hands-on: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
Módulo 3: Problem Formulation
- Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solution
- Converting a business problem into an ML problem
- Demo: Amazon SageMaker Ground Truth
- Hands-on: Amazon SageMaker Ground Truth
- Practice problem formulation
- Formulate problems for projects
Módulo 4: Preprocessing
- Overview of data collection and integration, and techniques for data preprocessing and visualization
- Practice preprocessing
- Preprocess project data
- Class discussion about projects
Módulo 5: Model Training
- Choosing the right algorithm
- Formatting and splitting your data for training
- Loss functions and gradient descent for improving your model
- Demo: Create a training job in Amazon SageMaker
Módulo 6: Model Evaluation
- How to evaluate classification models
- How to evaluate regression models
- Practice model training and evaluation
- Train and evaluate project models
- Initial project presentations
Módulo 7: Feature Engineering and Model Tuning
- Feature extraction, selection, creation, and transformation
- Hyperparameter tuning
- Demo: SageMaker hyperparameter optimization
- Practice feature engineering and model tuning
- Apply feature engineering and model tuning to projects
- Final project presentations
Módulo 8: Deployment
- How to deploy, inference, and monitor your model on Amazon SageMaker
- Deploying ML at the edge
- Demo: Creating an Amazon SageMaker endpoint
- Post-assessment
- Course wrap-up
Material del curso
Documentación oficial del curso The Machine Learning Pipeline on AWS.
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.
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.
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.
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.
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