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AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01)

El curso "AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01)" está diseñado para proporcionar las habilidades y conocimientos necesarios para construir, implementar y gestionar soluciones de machine learning (ML) en la plataforma AWS. Este curso prepara para el examen de certificación MLS-C01, dotando de experiencia práctica y conocimientos teóricos sobre los servicios y herramientas de machine learning de AWS.

Lo Que Se Aprenderá

• Introducción al Machine Learning en AWS:

  • Entender los fundamentos del machine learning, incluyendo conceptos clave como el aprendizaje supervisado y no supervisado, preprocesamiento de datos y evaluación de modelos.

  • Explorar el ciclo de vida del machine learning y el papel de AWS en facilitar cada etapa.

• Ingeniería de Datos para Machine Learning:

  • Aprender cómo recopilar, limpiar y preparar datos para el análisis utilizando servicios de AWS como Amazon S3, AWS Glue y Amazon RDS.

  • Dominio de técnicas para la ingeniería y selección de características para optimizar el rendimiento del modelo.

• Construcción y Entrenamiento de Modelos:

  • Sumergirse en el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker, enfocándose en construir, entrenar y ajustar modelos usando algoritmos integrados y scripts personalizados.

  • Explorar técnicas de ajuste de hiperparámetros y optimización para mejorar la exactitud y eficiencia del modelo.

• Deep Learning y Redes Neuronales:

  • Entender los principios del deep learning y sus aplicaciones en diversos dominios.

  • Utilizar servicios de AWS como Amazon SageMaker e instancias GPU para construir y entrenar modelos de deep learning usando frameworks como TensorFlow y PyTorch.

• Despliegue y Monitoreo de Modelos de Machine Learning:

  • Aprender cómo desplegar modelos para predicciones en tiempo real y por lotes usando Amazon SageMaker y AWS Lambda.

  • Implementar soluciones de monitoreo con AWS CloudWatch para rastrear el rendimiento del modelo y asegurar su confiabilidad.

• Seguridad y Cumplimiento en Machine Learning:

  • Explorar las mejores prácticas para asegurar datos y modelos de machine learning en AWS, incluyendo cifrado, control de acceso y cumplimiento con estándares de la industria.

  • Entender las consideraciones éticas y prácticas de IA responsable al desplegar soluciones de machine learning.

Aspectos Destacados del Curso

• Laboratorios Prácticos y Proyectos: Participar en laboratorios prácticos que ofrecen experiencia en escenarios del mundo real, permitiendo aplicar el aprendizaje en un entorno controlado.

• Cuestionarios y Exámenes Simulados: Poner a prueba los conocimientos con cuestionarios tras cada módulo y prepararse para el examen de certificación MLS-C01 con exámenes simulados exhaustivos.

• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real: Analizar ejemplos reales de aplicaciones de machine learning en AWS, cubriendo diversas industrias y casos de uso.

• Instrucción Liderada por Expertos: Aprender de profesionales de la industria con amplia experiencia en machine learning y servicios de AWS, proporcionando valiosas ideas y consejos.

¿Quién Debe Tomar Este Curso?

• Científicos de Datos y Ingenieros de ML que buscan mejorar sus habilidades en la construcción y despliegue de soluciones de machine learning en AWS.

• Desarrolladores y Profesionales de TI interesados en integrar machine learning en sus aplicaciones y flujos de trabajo.

• Entusiastas de la IA que desean obtener experiencia práctica con las herramientas y frameworks de machine learning de AWS.

• Practicantes de AWS que aspiren a obtener la certificación AWS Certified Machine Learning – Specialty y elevar sus perspectivas laborales en el campo de la IA y el machine learning.

Preparación para la Certificación

Este curso sirve como una guía integral para preparar para el examen AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01). Se recibirá:

• Cobertura Detallada de los Dominios del Examen: Exploración detallada de los dominios del examen MLS-C01, incluyendo ingeniería de datos, análisis exploratorio de datos, modelado e implementación de machine learning en AWS.

• Estrategias y Consejos para el Examen: Consejos prácticos sobre cómo abordar el examen, gestionar el tiempo eficazmente e interpretar preguntas.

• Pruebas de Práctica: Acceso a exámenes de práctica que simulan el examen de certificación real, permitiendo evaluar la preparación y identificar áreas de mejora.

Embárcate en Tu Viaje de Machine Learning

Al inscribirse en este curso, se da un paso significativo hacia el dominio del machine learning en AWS. Ya sea para mejorar habilidades, desarrollar aplicaciones impulsadas por IA o alcanzar la certificación AWS Certified Machine Learning – Specialty, este curso proporciona los conocimientos y recursos necesarios para el éxito.