
Este curso práctico está diseñado para profesionales de la nube, data scientists y ML engineers que desean aprobar el AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) con confianza.
Con 1500 preguntas de práctica cuidadosamente elaboradas, aprenderás a diseñar, implementar y optimizar soluciones de ML en AWS. El curso está estructurado en seis secciones, cada una con 250 preguntas centradas en el examen y alineadas con el blueprint oficial MLS-C01 para estudiar exactamente lo que AWS evalúa.
Trabajarás con servicios de AWS como SageMaker, Glue, Kinesis, Redshift, IAM, KMS, Lambda, API Gateway, Step Functions, CloudWatch y otros. Al completar, podrás procesar datos a escala, seleccionar algoritmos adecuados, desplegar modelos para inferencia en tiempo real y por lotes, y aplicar prácticas de seguridad y gobernanza. Perfecto para quienes buscan certificarse o avanzar en ML en AWS.
Lo que aprenderás:
- Ingesta, procesamiento y preparación de datos a escala en AWS para ML.
- Selección y entrenamiento de algoritmos de ML adecuados para distintos casos de uso.
- Despliegue de modelos para inferencia en tiempo real y por lotes, con seguridad y gobernanza.
Contenido del curso:
- Secciones: 6
- Clases: 6
- Duración: No especificada
Requisitos:
- Conocimientos básicos de AWS recomendados
- Acceso a una cuenta de AWS para práctica
¿Para quién es este curso?
- Ingenieros de nube, científicos de datos y ML engineers preparando MLS-C01.
- Desarrolladores interesados en ML y despliegue en AWS.
- Profesionales que buscan dominar flujos de ML y despliegue en AWS.
¿Qué esperas para comenzar?
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