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Starts 7 June 2025 22:30

Ends 7 June 2025

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Aprendizaje Automático con SQL Server: Desde el Borde hasta la Nube

Explore las opciones de aprendizaje automático en el ecosistema de SQL Server, desde dispositivos periféricos hasta la nube, cubriendo el entrenamiento, la prueba y la operacionalización para diversas cargas de trabajo y patrones de diseño.
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Resumen

Explore las opciones de aprendizaje automático en el ecosistema de SQL Server, desde dispositivos periféricos hasta la nube, cubriendo el entrenamiento, la prueba y la operacionalización para diversas cargas de trabajo y patrones de diseño.

Programa de estudio

  • Introducción al Aprendizaje Automático y SQL Server
  • Visión general del Ecosistema de SQL Server
    Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático
  • Instalación y Configuración
  • Configuración de SQL Server para Aprendizaje Automático
    Instalación de Extensiones y Herramientas Requeridas
  • Aprendizaje Automático con SQL Server en Dispositivos Edge
  • Visión general del Cómputo en el Borde
    Implementación de Modelos de ML en Dispositivos Edge
    Estudios de Caso y Casos de Uso
  • Preparación de Datos en SQL Server
  • Técnicas de Extracción de Datos
    Limpieza y Transformación de Datos con T-SQL
    Selección y Ingeniería de Características
  • Entrenamiento y Prueba de Modelos
  • Entrenamiento de Modelos de ML Usando los Servicios de Aprendizaje Automático de SQL Server
    Prueba y Validación de Modelos dentro de SQL Server
    Validación Cruzada y Ajuste de Hiperparámetros
  • Operacionalización de Modelos de Aprendizaje Automático
  • Despliegue de Modelos en SQL Server
    Automatización y Programación de Flujo de Trabajo de ML
    Integración con SQL Server Agent para MLOps
  • Aprendizaje Automático en la Nube con Azure
  • Visión general de Azure Machine Learning
    Integración de SQL Server con Servicios de Azure
    Creación y Despliegue de Modelos en la Nube
  • Patrones de Diseño para Cargas de Trabajo de Aprendizaje Automático
  • Identificación de Patrones Adecuados de Diseño de ML
    Implementación de Patrones Comunes de ML en SQL Server
    Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
  • Monitoreo y Gestión de Modelos de ML
  • Monitoreo de Rendimiento Usando Herramientas de SQL Server
    Gestión y Ciclo de Vida de Modelos
  • Seguridad y Cumplimiento
  • Comprensión de la Seguridad en SQL Server para ML
    Consideraciones de Privacidad de Datos y Cumplimiento
  • Proyecto Capstone
  • Diseño de una Solución Completa de Aprendizaje Automático
    Presentación y Revisión de Proyectos
  • Resumen y Direcciones Futuras
  • Resumen de Conceptos Clave
    Tendencias Emergentes en SQL Server y Aprendizaje Automático

Asignaturas

Charlas de Conferencia