¿Quieres llevar tus habilidades en machine learning al siguiente nivel usando la potencia de AWS SageMaker? En este curso práctico y estructurado aprenderás desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas para construir, entrenar y desplegar modelos en la nube. Está diseñado tanto para quienes empiezan como para profesionales que buscan especializarse en MLOps y producción de modelos.
El curso combina teoría con ejercicios prácticos y proyectos hands-on que te permitirán aplicar lo aprendido en escenarios reales. Verás preprocesamiento de datos, ingeniería de características, entrenamiento distribuido, AutoML, monitoreo de modelos y buenas prácticas para el despliegue a escala. Además, incluye contenido orientado a la preparación para certificaciones relacionadas con machine learning en AWS.
Lo que aprenderás:
- Introducción a Amazon SageMaker: Explora las características y capacidades de SageMaker como plataforma de machine learning.
- Introducción al Machine Learning: Comprende los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, algoritmos y modelos.
- Visualización de datos: Técnicas para visualizar y comprender tus datos usando herramientas y librerías disponibles en SageMaker.
- Entrenamiento de modelos: Cómo entrenar modelos usando la infraestructura de SageMaker, incluyendo entrenamiento distribuido y ajuste de hiperparámetros.
Contenido del curso:
- Secciones: 8
- Clases: 8
- Duración: 54m de duración total
Requisitos:
- Conocimientos básicos de computación en la nube y servicios AWS.
- Fundamentos de machine learning: supervisado, no supervisado y evaluación de modelos.
- Familiaridad con Jupyter Notebooks para ejercicios prácticos.
¿Para quién es este curso?
- Científicos de datos que desean expandir sus habilidades en modelado y despliegue con SageMaker.
- Ingenieros de machine learning interesados en MLOps y producción de modelos a escala.
- Desarrolladores que quieren integrar ML en sus aplicaciones mediante SageMaker.
- Analistas de negocio que buscan usar ML para extraer insights de datos.
- Entusiastas de AWS que quieren aprovechar SageMaker para proyectos de IA.
¿Qué esperas para comenzar?
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