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Diploma en Machine Learning Cloud

Diploma en Machine Learning Cloud

El módulo proporciona los conocimientos y habilidades para diseñar, construir, implementar, optimizar, entrenar, ajustar y mantener soluciones de ML para determinados problemas comerciales mediante el uso de la nube de AWS. AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)
Becas y descuentos disponibles.
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Próxima convocatoria
Abierta
Becas y descuentos disponibles.
Modalidad
Online 100% desde donde quieras
Duración
45 horas

Objetivos del Diploma en Machine Learning Cloud

Seleccionarás y justificarás el enfoque de ML apropiado para un problema comercial dado
Identificarás los servicios de AWS apropiados para implementar soluciones de ML
Diseñarás e implementarás soluciones de ML escalables, rentables, confiables y seguras

Salidas profesionales del Diploma en Machine Learning Cloud

Según tu experiencia podrás especializarte como:
Ingeniero de Seguridad en Cloud
SecDevOps
Arquitecto en la nube
Especialista en Cloud Computing

Plan de estudios y asignaturas Diploma en Machine Learning Cloud

1. Realizar ingeniería de datos
- Crear repositorios de datos para machine learning: DB, Data Lake, S3, EFS, EBS

- Implementar una solución de carga de datos: Kinesis, EMR, Glue

- Implementar una solución de transformación de datos: AWS Batch, Hadoop, Spark, Hive
2. Realizar análisis exploratorio de datos
- Limpiar y preparar los datos para el modelado

- Realizar ingeniería de características

- Analizar y visualizar datos para machine learning
3. Realizar modelado de datos
- Seleccionar los modelos apropiados para un problema de machine learning determinado: Xgboost, regresión logística, K-means, regresión lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios, RNN, CNN, Conjunto, Transferencia de aprendizaje

- Probar modelos de aprendizaje automático

- Realizar la optimización de hiper parámetros

- Evaluar modelos de machine learning: AUC-ROC, exactitud, precisión, recuperación, RMSE, puntaje F1, matriz de confusión
4. Implementar y operar machine learning
- Crear soluciones de machine learning para el rendimiento, la disponibilidad, la escalabilidad, la resiliencia y las fallas de tolerancia: CloudTrail, CloudWatch

- Implementar los servicios y características de machine learning apropiados para un determinado problema

- Aplicar las prácticas básicas de seguridad de AWS a las soluciones de machine learning

- Implementar y poner en funcionamiento soluciones de machine learning
Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
+
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ofertas de empleo mensuales
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ofertas de empleo por alumno
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de empleabilidad
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mejoran su situación laboral
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Llamada con el equipo de talento para resolver todas las dudas
3. Entrevista con la comisión académica para la valoración de necesidades
¡Ya estás dentro!
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.

Por favor, utiliza el mismo correo electrónico a lo largo de todo el proceso.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Entrevista con el equipo de talento y académico
3. OK del profesor y tribunal académico
¡Ya estás dentro!
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