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AWS

Curso AWS Machine Learning Engineer (MLA-C01).

Curso AWS Machine Learning Engineer (MLA-C01).

$480.00 USD
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Clases Virtuales en Vivo

Via Zoom con profesor en linea para resolver todas tus dudas y consultas.

  • 21 horas académicas
  • Tipo de Cambio S/. 3.70
  • Nivel Intermedio
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Beneficios del Curso

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Testimonios de nuestros alumnos

Nuestros alumnos certificados ahora trabajan en las compañías más exitosas

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Temario del Curso

Tema 1: Servicios de Analítica de Colección y Procesamiento de Datos (Kinesis Data Stream, Kinesis Analytics, Kinesis Firehose)

Aprenderás los servicios de analítica de Big Data para las tareas Colección y Procesamiento de Datos a gran escala. Utilizaremos de manera práctica los servicios administrados de Kinesis.

  1. Laboratorio práctico para procesar archivos de log de multiples servidores utilizando Kinesis Data Streams.
  2. Laboratorio práctico para consumir y analizar la información de logs mediante Kinesis Data Analytics y funciones Lambda.
  3. Laboratorio práctico para derivar el resultado obtenido hacia servicios de almacenamiento como S3 utilizando Kinesis Data Firehose.

Tema 2: Servicios para Exploración de Datos y Modelamiento de Aprendizaje Automático

Aprenderás las téncnicas recomendadas para analisis de datos exploratorios y los modelos de entrenamiento para regresiones, clasificaciones binarias y multi clase, agrupamiento, recomendación, predicciones. Asimismo revisaremos las metricas mas importantes para medir el desempeño y optimizar los algoritmos.

  1. Laboratorio práctico para realizar ingenieria de parametros, etiquetado de datos, formateo y manejo de datos faltantes.
  2. Laboratorio práctico para revisar los algoritmos de XGBoost, logistic regression, K-means, linear regression, decision trees, random forest, RNN, CNN, Ensemble y Transfer Learning.
  3. Laboratorio práctico para visualización de datos usando librerias como Panda, Matplotlib y Seaborn.

Tema 3: Servicios para Desarrollo de Modelos de Machine Learning usando Amazon SageMaker, Translate, Amazon Transcribe, Amazon Rekognition, Amazon Bedrock

Tema 4: Servicios para Orquestación de Workflows de MLOps usando Amazon SageMaker, CodeBuild, CodeDeploy y CodePipeline,

Tema 5: Servicios para Monitoreo, Mantenimiento y Seguridad de soluciones de Machine Learning usando SageMaker Model Monitor, SageMaker Model Debugger y SageMaker Clarify

Tema 9: Simulacro del examen oficial de certificación AWS Machine Learning Engineer - Associate

Revisaremos a detalle la guía oficial del examen de certificación AWS Machine Learning Engineer - Associate asi como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de AWS que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

HORARIO DE CLASES:

Inicio: Lunes 17 de marzo

Frecuencia: Lunes, miércoles y viernes
(7 clases de 3 horas cada una)

  • Lun, Mie, Vie
    (6 pm a 9 pm)

  • Lun, Mie, Vie
    (7 pm a 10 pm)

  • Lun, Mie, Vie
    (8 pm a 11 pm)

  • Lun, Mie, Vie
    (9 pm a 12 am)

Hable con nosotros, estaremos encantados de ayudarle y orientarlo profesionalmente.

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Instructores certificados en AWS

Profesor de AWS

Ing. Cesar Caisan

Especialista en AWS con 24 años de experiencia profesional a nivel nacional e internacional. Actualmente se desempeña como Arquitecto de Soluciones en la empresa Random Bit con presencia en los EE.UU. Tiene certificaciones internacionales: AWS AI Practitioner, AWS Certified Developer – Associate, AWS Certified Certified Data Engineer – Associate, AWS Certified SysOps Administrator – Associate, AWS Certified Solutions Architect – Associate & Professional, AWS Certified Machine Learning y AWS Certified Data Analytics.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuáles son los requisitos?

Conocer los conceptos y fundamentos de computación en la nube, servicios de almacenamiento y redes. Además tener al menos 1 año de experiencia en el uso de Amazon SageMaker y otros servicios de AWS de ingeniería de machine learning.

¿Qué aprenderás?

El curso está diseñado aprenden las habilidades y conocimientos necesarios para diseñar, implementar y operar soluciones de machine learning (ML) en la nube de Amazon Web Services (AWS). El contenido se centra en todas las etapas del ciclo de vida del machine learning, desde la preparación de los datos hasta el despliegue de modelos en producción.

¿A quién esta dirigido el curso?

Este curso está dirigido a ingenieros de Machine Learning, científicos de datos, desarrolladores de software, ingenieros DevOps, arquitectos de soluciones en la nube, analistas de datos, Entre otros profesionales relacionados con TI, así también para las personas que piensen rendir el examen “AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate”.

¿Qué incluye?

  • 21 horas de clases en vivo.
  • Acceso a la Consola AWS desde la cuenta de Certimas.
  • Al finalizar el curso se hará entrega de un certificado digital a nombre de CerTI+.
  • Cada clase online será grabada y estará disponible luego para que usted pueda reforzar lo aprendido (acceso al aula virtual de CerTI+).
  • Material digital.
  • Kit de materiales extra incluyendo videos, presentaciones, tutoriales, white papers y otros recursos orientados al crecimiento y aprendizaje continuo tras el curso.