MLOps Engineering on AWS

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Duración del curso
18 horas
Lugar de impartición
Madrid / Online
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Modalidad
Aula Virtual, Presencial
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Fecha de inicio
Próximamente
 

Calendario

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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.

Preparación para el examen:

Exam Readiness: AWS Certified DevOps Engineer – Professional

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

  • 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 

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

  • 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

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