Domina proyectos ML de extremo a extremo en AWS SageMaker — ¡Comienza hoy! Curso en inglés

¿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.

Índice

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.

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