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Comienza 9 July 2025 13:10

Termina 9 July 2025

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Aula Digital - Ciencia de Datos Práctica con Amazon SageMaker

Sumérgete en el aprendizaje automático práctico con Amazon SageMaker, dominando la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la evaluación y la implementación a través de laboratorios prácticos y escenarios del mundo real en AWS.
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Resumen

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/AA) se están convirtiendo en algo común. En este curso, los estudiantes pasarán un día en la vida de un científico de datos para que puedan colaborar eficientemente con científicos de datos y desarrollar aplicaciones que se integren con AA.

Los estudiantes aprenderán el proceso básico que utilizan los científicos de datos para desarrollar soluciones de aprendizaje automático en Amazon Web Services (AWS) con Amazon SageMaker. Los estudiantes experimentarán los pasos para construir, entrenar y desplegar un modelo de AA a través de demostraciones guiadas por instructores y laboratorios.

Programa de estudio

  • Introducción a la Ciencia de Datos y al IA/ML
  • Visión general del IA/ML en la industria
    Papel de los científicos de datos
    Introducción a AWS y Amazon SageMaker
  • Preparación de Datos
  • Comprensión de los requisitos de datos para ML
    Recolección y exploración de datos
    Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
  • Introducción a Amazon SageMaker
  • Visión general de las características y servicios de SageMaker
    Navegación por la interfaz de SageMaker
    Configuración del entorno
  • Construcción de Modelos de ML
  • Selección y configuración de un algoritmo de ML
    Ingeniería de características y selección
    Construcción de un modelo con SageMaker
  • Entrenamiento de Modelos de ML
  • Conceptos y metodologías de entrenamiento
    Configuración de trabajos de entrenamiento en SageMaker
    Monitoreo y evaluación del entrenamiento de modelos
  • Despliegue de Modelos de ML
  • Comprensión de los endpoints y opciones de despliegue
    Despliegue de modelos con SageMaker
    Integración con aplicaciones y servicios
  • Colaboración con Científicos de Datos
  • Mejores prácticas de flujo de trabajo y comunicación
    Estudios de caso de proyectos de IA/ML
  • Laboratorios Prácticos y Demostraciones
  • Laboratorio: Preparación y exploración de datos
    Laboratorio: Construcción y entrenamiento de modelos
    Laboratorio: Despliegue y prueba de modelos
  • Conclusión y Próximos Pasos
  • Resumen de los aprendizajes clave
    Recursos para aprendizaje adicional
    Certificación y caminos de carrera en ciencia de datos

Asignaturas

Programación