Aula Digital - Ciencia de Datos Práctica con Amazon SageMaker

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

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Asignaturas

Programación