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AWS

Curso AWS Machine Learning Engineer + Solutions Architect (Doble Certificación)

Curso AWS Machine Learning Engineer + Solutions Architect (Doble Certificación)

$1,520.00 USD
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  • 48 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: Diseño de Redes avanzadas con Virtual Private Cloud (VPC)

Aprenderás las características avanzadas del servicio principal para creación de redes virtuales que incluyan los siguientes componentes: Subnet, Route Table, Internet Gateway, NAT Gateway, Virtual Private Gateway, Network ACL, Security Group, VPC Peering, VPC Endpoint, Direct Connect.

  • Laboratorio práctico para crear una red virtual en alta disponibilidad siguiendo las recomendaciones de seguridad de AWS.
  • Laboratorio práctico para crear servidores virtuales en subredes publicas y privadas.
  • Laboratorio práctico para crear un servidor Bastion Host en una subred publica para acceder a un servidor virtual desplegado en una subred privada.
  • Laboratorio práctico para crear una conexion de VPC Peering entre redes VPC.

Tema 2: Diseño de Arquitecturas avanzadas con Elastic Compute Cloud (EC2)

Aprenderás las características avanzadas del servicio principal para creación de servidores virtuales que incluyan el uso de los siguientes componentes: Amazon Machine Image, Marketplace, Snapshots, Spot instance, User Data, Elastic IP.

  • Laboratorio práctico para crear un servidor virtual instalando el software de Apache y generar una AMI de EC2 que permita clonar el servidor virtual.
  • Laboratorio práctico para crear un servidor virtual usando el tipo Spot de EC2.
  • Laboratorio práctico para asignar una IP elastica a un servidor virtual de EC2.

Tema 3: Diseño de Base de Datos avanzadas con Relational Database Service (RDS) y Aurora Serverless

Aprenderás las características avanzadas del servicio principal para creación de base de datos relacionales MySQL, Postgress, Oracle, Microsoft SQL server, MariaDB, Aurora, Db2 con configuraciones en alta disponibilidad, totalmente escalables y seguras.

  • Laboratorio práctico para crear un servidor de base de datos en RDS desplegado en una subred privada.
  • Laboratorio práctico para crear un cluster de servidores de base de datos en alta disponibilidad en RDS con recuperación automática de fallos.
  • Laboratorio práctico para crear un cluster de servidores de base de datos totalmente serverless con RDS Aurora.

Tema 4: Diseño de Arquitecturas en Alta Disponibilidad y Recuperación ante Desastres

Aprenderás como diseñar arquitecturas escalables, confiables y tolerante a fallos.

  • Laboratorio práctico para crear una VPC en alta disponibilidad con subredes públicas y privadas.
  • Laboratorio práctico para configurar un balanceador de carga en una VPC en alta disponibilidad conectado a servidores virtuales con Linux desplegados en subredes publicas.
  • Laboratorio práctico para configurar el autoescalamiento de servidores en un cluster de instancias EC2.

Tema 5: 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.

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

Tema 6: Servicios para Exploración de Datos y Modelamiento de Aprendizaje Automático

Aprenderás las técnicas 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.

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

Tema 7: Servicios para Desarrollo de Modelos de Machine Learning usando Amazon SageMaker, Translate, Amazon Transcribe, Amazon Rekognition, Amazon Bedrock

Tema 8: Servicios para Orquestación de Workflows de MLOps usando Amazon SageMaker, CodeBuild, CodeDeploy y CodePipeline

Tema 9: Servicios para Monitoreo, Mantenimiento y Seguridad de soluciones de Machine Learning usando SageMaker Model Monitor, SageMaker Model Debugger y SageMaker Clarify

Tema 12: Simulacro del examen oficial de certificación AWS Solutions Architect Associate

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación AWS Solutions Architect - Nivel Asociado 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.

Tema 13: 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: OPCION 1

Inicio: Lunes 28 de abril

Frecuencia: Lunes, miércoles y viernes
(16 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 Developer, AWS Data Engineer, AWS SysOps Administrator, AWS Solutions Architect - Associate & Professional, AWS Machine Learning y AWS Data Analytics.

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Profesor de AWS

Ing. Raúl Talledo

Actualmente se desempeña como Cognitive Architect & Cloud Architect para SOA Professionals Latam con más de 7 años de experiencia internacional liderando e implementando proyectos de nube con AWS. Tienecertificaciones internacionales: AWS Certified Developer – Associate, AWS Certified SysOps Administrator – Associate, AWS Certified Solutions Architect – Associate & Professional, AWS Certified DevOps Engineer – Professional y AWS Certified Database Specialty.

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Profesor de AWS

Ing. Diana Alfaro

Especialista en AWS con 11 años de experiencia profesional a nivel nacional e internacional. Actualmente se desempeña como Cloud Specialist en la empresa Caleidos - Perú. Tienecertificaciones internacionales: AWS Certified Cloud Practitioner, AWS Certified Developer, AWS Certified SysOps Administrator, AWS Certified Data Engineer, AWS Certified Solutions Architect – Associate & Professional.

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Profesor de AWS

Ing. Angelo Colca

Actualmente se desempeña como Cloud Infraestructure Architect para Amazon Web Services, con más de 7 años de experiencia internacional liderando e implementando proyectos de nube con AWS. Tienecertificaciones internacionales: AWS Certified Cloud Practitioner, AWS Certified Developer – Associate, AWS Certified SysOps Administrator – Associate, AWS Certified Solutions Architect – Associate & Professional.

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Profesor de AWS

Ing. Sebastián Herras

Especialista en AWS y Azure con 7 años de experiencia profesional como Ingeniero en Telecomunicaciones, colectividad y Redes, especializado en ciberseguridad y en cloud. Trabaja como docente en educación superior DuocConsultor y Security Delivery Specialist en Cloud Security Accenture.Tiene certificaciones internacionales: AWS Certified Cloud Practitioner, AWS Certified SysOps Administrator, AWS Certified Solutions Architect – Associate, AWS Certified Advanced Networking Specialty, AWS Certified Security Specialty entre otros.

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Preguntas Frecuentes

¿Qué aprenderás?

Este curso elaborado por profesores de CerTI+ certificados en Amazon Web Services que ya han aprobado el examen previamente, te van a preparar y entrenar para rendir los exámenes “AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) y AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)”.

¡Reinventate este año! obteniendo una certificación acreditada por Amazon Web Services (AWS). No esperes más y da el primer paso, para incorporarte al selecto grupo de profesionales que dominan las tecnologías de Computación en la Nube.

¿A quién esta dirigido el curso?

Este curso está dirigido a las personas que piensen rendir el examen AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) y AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03).

Pre-Requisitos

Para llevar el curso recomendamos que los asistentes tengan los siguientes requisitos previos:

  • Conocimientos técnicos generales de informática.
  • Conocimiento general de negocios de TI.

¿Qué incluye?

  • 48 horas de clases en vivo.
  • Acceso a la Consola de AWS de 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.