AWS Machine Learning Specialty
Descripción
Módulo 1: Introducción al Aprendizaje Automático en AWS (2 horas)
• Visión general del aprendizaje automático y su importancia.
• Introducción a AWS y sus servicios clave para ML.
• Configuración de la cuenta de AWS.
Módulo 2: Fundamentos del Aprendizaje Automático (3 horas)
• Conceptos básicos de ML y algoritmos principales.
• Procesamiento de datos y preparación para ML.
• Exploración de datos con herramientas de AWS.
Módulo 3: Amazon SageMaker (5 horas)
• Introducción a Amazon SageMaker y su arquitectura.
• Configuración y uso de notebooks en SageMaker.
• Entrenamiento y ajuste de modelos.
• Evaluación y análisis de modelos.
• Despliegue de modelos en producción.
Módulo 4: Otros Servicios de AWS para ML (4 horas)
• Amazon S3: Almacenamiento y gestión de datos.
• AWS Lambda: Procesamiento sin servidor.
• AWS Glue: Preparación de datos y ETL.
• Amazon Redshift: Almacenamiento y análisis de datos.
Módulo 5: Algoritmos de ML en AWS (3 horas)
• Implementación de algoritmos supervisados y no supervisados.
• Algoritmos de clasificación, regresión y clustering.
• Evaluación de rendimiento de los modelos.
Módulo 6: Seguridad y Cumplimiento (2 horas)
• Principios de seguridad en AWS.
• Gestión de identidades y accesos (IAM).
• Cifrado y protección de datos.
• Normativas y cumplimiento (GDPR, HIPAA, etc.).
Módulo 7: Optimización de Modelos y Costos (2 horas)
• Mejores prácticas para la optimización de modelos.
• Gestión y monitoreo de costos en AWS.
• Autoescalado y gestión de recursos.
Módulo 8: Preparación para la Certificación (1 hora)
• Estrategias de estudio y recursos adicionales.
• Ejemplos de preguntas de examen.
• Simulacros de examen y revisión.
Recursos Adicionales
• Documentación oficial de AWS.
• Tutoriales y laboratorios prácticos.
• Foros y comunidades de soporte.
• Materiales de estudio y guías para el examen de certificación.
Dirigido a
Profesionales del Dato, Jefes de Proyecto, Consultores IT, Arquitectos de Soluciones, Devops e Ingenieros de Software interesados en:
• Comprender los Fundamentos del Aprendizaje Automático en AWS: Familiarizarse con los conceptos y técnicas clave del aprendizaje automático (ML) y cómo implementarlos en AWS.
• Desarrollar Competencias en Herramientas y Servicios de AWS para ML: Aprender a utilizar servicios como Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon S3, y otros para construir, entrenar y desplegar modelos de ML.
• Aplicar Algoritmos de ML en AWS: Implementar y evaluar diferentes algoritmos de ML utilizando los servicios de AWS.
• Garantizar la Seguridad y el Cumplimiento: Asegurar que las soluciones de ML sean seguras y cumplan con las normativas aplicables.
• Optimizar Modelos y Costos: Aplicar mejores prácticas para optimizar el rendimiento de los modelos de ML y reducir costos en AWS.
• Prepararse para la Certificación AWS Certified Machine Learning – Specialty: Proveer los conocimientos y habilidades necesarias para aprobar el examen de certificación.