MLOps Engineering on AWS

Icono Duración del curso
Duración del curso
Lugar de impartición
Online
Icono modalidad del curso
Modalidad
Aula Virtual
Icono Fecha del curso
Fechas de inicio
02 de noviembre, 2022 ( info)02 de noviembre, 2022 ( info)
 

Acerca del curso

Este curso se basa y amplía la práctica de DevOps predominante en el desarrollo de software para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático (ML). Especial importancia de los datos, el modelo y el código para las implementaciones exitosas de ML. Demostrará el uso de herramientas, automatización, procesos y trabajo en equipo para abordar los desafíos asociados con las transferencias entre ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores de software y operaciones.

El curso también discutirá el uso de herramientas y procesos para monitorear y tomar medidas cuando la predicción del modelo en producción comienza a desviarse de los indicadores clave de rendimiento acordados.

Próximas convocatorias

FechaDuraciónTurnoHorarioModalidad
02 de noviembre, 202221 horasMañana L-J 08:00 a 15:00Aula Virtual
02 de noviembre, 202221 horasJornada completa L-J 9:00 a 14:00 y 15:00 a 17:00Aula Virtual

  • Cómo implementar sus propios modelos en la nube de AWS
  • Cómo automatizar flujos de trabajo para crear, entrenar, probar e implementar modelos de aprendizaje automático
  • Las diferentes estrategias de implementación para implementar modelos de ML en producción
  • Cómo monitorear la deriva de datos y la deriva de conceptos que podrían afectar la predicción y la alineación con las expectativas comerciales

  • Curso de AWS Technical Essentials 
  • Curso de ingeniería de DevOps en AWS o experiencia equivalente
  • Curso práctico de ciencia de datos con Amazon SageMaker o experiencia equivalente
  • Los Elementos de la Ciencia de Datos 
  • Terminología y procesos de aprendizaje automático 

  • Documentación del curso MLOps Engineering 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

Preparación para el examen:

Exam Readiness: AWS Certified DevOps Engineer – Professional

Este curso te prepara para la certificación de AWS Certified DevOps Engineer - Professional

Modulo 0: Welcome

  • Course introduction

Modulo 1: Introduction to MLOps

  • Machine learning operations
  • Goals of MLOps
  • Communication
  • From DevOps to MLOps
  • ML workflow
  • Scope
  • MLOps view of ML workflow
  • MLOps cases

Modulo 2: MLOps Development

  • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
  • MLOps security
  • Automating
  • Apache Airflow
  • Kubernetes integration for MLOps
  • Amazon SageMaker for MLOps
  • Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
  • Demonstration: Amazon SageMaker
  • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
  • Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook

Modulo 3: MLOps Deployment

  • Introduction to deployment operations
  • Model packaging
  • Inference
  • Lab: Deploy your model to production
  • SageMaker production variants
  • Deployment strategies
  • Deploying to the edge
  • Lab: Conduct A/B testing
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook

Modulo 4: Model Monitoring and Operations

  • Lab: Troubleshoot your pipeline
  • The importance of monitoring
  • Monitoring by design
  • Lab: Monitor your ML model
  • Human-in-the-loop
  • Amazon SageMaker Model Monitor
  • Demonstration: Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, model registry, and Feature Store
  • Solving the Problem(s)
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook

Modulo 5: Wrap-up

  • Course review
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • Wrap-up

Solicita Información


CAS TRAINING, S.L.U. , le informa que la finalidad del tratamiento es atender a su solicitud de información, reclamación, duda o sugerencia que realice sobre los productos y/o servicios ofrecidos, así como para mantenerle informado de nuestra actividad la gestión de la relación que nos une, la prestación del servicio contratado, así como el envío de información que pudiera ser de su interés sobre nuestros servicios formativos y de consultoría de negocio.

Podrá retirar su consentimiento y ejercitar los derechos reconocidos en los artículos 15 a 22 del Reglamento (UE) 2016/679, enviando un correo electrónico a rgpd@cas-training.com, adjuntando copia de su DNI o documentación acreditativa de su identidad. Puede solicitar más información rgpd@cas-training.com o www.cas-training.com.

Programa del curso:
Descargar programa en PDF
Compartir: