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Curso Machine Learning AWS en Madrid, Barcelona y Online

Formación en machine learning sobre AWS para consultores técnicos y profesionales de empresa interesados en desarrollar proyectos de machine learning. Curso de Machine Learning AWS ofrecido en modalidad online o presencial In Company en Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla, Bilbao y Alicante, bajo demanda para empresas.

¿Qué es AWS?

Amazon Web Services (AWS) es una plataforma en la nube, que cuenta con más de 165 servicios AWS integrales y que sirve de ayuda a desarrolladores y DevOps de empresas a través de un amplio abanico de productos basados en la nube de Amazon: Servicios de computación en la nube (cloud computing), almacenamiento en la nube de AWS, análisis de datos, herramientas para desarrolladores, rutas de aprendizaje automático, Internet of Things (IoT), creación de redes virtuales, inteligencia de negocios (business intelligence), gestión de aplicaciones móviles, seguridad, y aplicaciones web empresariales. Además, AWS es compatible con los modelos de licencia de Docker (CE y EE).

Este servicio de Amazon fue lanzado oficialmente en 2006 y entre las grandes multinacionales que confían en AWS se encuentran Foursquare, Wix, Netflix, la NASA, Reddit, la CIA, Pfizer, General Electric o el FC Barcelona.

Presencial In Company

Formación presencial In Company

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Características del curso Machine Learning AWS

Público

Objetivos

Duración

Público

Objetivos

Duración

Temario: Plan de estudios | Machine Learning sobre AWS

MÓDULO 0. Introduction

Pre-Assesment

MÓDULO 1. Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline

Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning and key concepts
Overview of the ML Pipeline
Introduction to course projects and approach

MÓDULO 2. Introduction to Amazon Sagemaker

Introduction to Amazon Sagemaker
Demo. Amazon Sagemaker and Jupyter Notebooks
Hands-On. Amazon Sagemaker and Jupyter Notebooks

MÓDULO 3. Problem Formulation

Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solution
Converting a business problem into a ML problem
Demo. Amazon Sagemaker Ground Truth
Hands-On. Amazon Sagemaker Ground Truth
Practice problem formulation
Formulate problems for projects checkpoint 1 and answer review

MÓDULO 4. Preprocessing

Overview of data collection and integration, and techniques for data pre-processing and visualization
Practice preprocessing
Preprocess project data
Class discussion about projects checkpoint 2 and answer review

MÓDULO 5. Model training

Choosing the right algorithm
Formatting and splitting your data for training
Loss functions and gradient descent for improving your model
Demo. Create a training job in Amazon Sagemaker

MÓDULO 6. Model Evaluation

How to evaluate classification models
How to evaluate regression models
Practice model training and evaluation
Train and evaluate project models
Initial project presentations checkpoint 3 and answer review

MÓDULO 7. Feature engineering and mode tuning

Feature extraction, selection, creation and transformation
Hyperparameter tuning
Demo. Sagemaker hyperparameter optimization
Practice feature engineering and model tuning
Apply feature engineering and model tuning to projects
Final project presentations

MÓDULO 8. Deployment

How to deploy, inference and monitor your model on Amazon Sagemaker
Deploying ML at the Edge
Demo. Creating an Amazon Sagemaker Endpoint
Post-Assessment
Course Wrap-Up

* También realizamos temarios a medida. Consúltanos si necesitas personalizar el contenido.

Novedades en torno a Machine Learning y AWS

En el siguiente curso veremos todas las novedades que trae AWS, así como los beneficios de su implementación en proyectos de machine learning en la empresa.

Formación Bonificada para empresas

Si actualmente estás trabajando, tu empresa podrá bonificarse nuestros cursos a través de FUNDAE (antiguamente la Fundación Tripartita) y salirle prácticamente gratis.