AWS Machine Learning Specialty (MLS-C01) en Español

Descubre el poder del Machine Learning en AWS con este completo curso. Aprende a construir y desplegar soluciones de aprendizaje automático utilizando los servicios de Amazon Web Services (AWS).

Este curso está diseñado tanto para aquellos que buscan aprobar el examen AWS Machine Learning Specialty como para cualquier persona interesada en profundizar sus conocimientos sobre Machine Learning.

El programa se divide en 6 secciones clave:

• Ingeniería de Datos: Domina servicios esenciales como S3, Kinesis, y Glue para la gestión y preparación de datos para el Machine Learning.
• Análisis Exploratorio de Datos: Aprende técnicas para analizar y preparar tus datos, crucial para el éxito de cualquier proyecto de IA.
• Modelado: Sumérgete en el mundo de las redes neuronales y explora los fundamentos del modelado predictivo.
• Amazon SageMaker: Descubre Amazon SageMaker, la plataforma líder de Machine Learning de AWS, y aprende a utilizar sus algoritmos integrados.
• Otros Servicios de ML en AWS: Explora una amplia gama de servicios de Inteligencia Artificial disponibles en la nube de AWS.
• Implementación y Operaciones de ML: Aprende a desplegar y mantener tus modelos de Machine Learning en producción.

Al finalizar este curso, estarás preparado para obtener la certificación oficial AWS Machine Learning - Specialty.

Requisitos: Se recomienda tener conocimientos básicos de AWS. Si eres nuevo en AWS, te sugerimos comenzar con nuestros cursos previos: AWS Certified Cloud Practitioner y Data Analytics Specialty.

Impartido por Sebastián, con más de 10 años de experiencia en el campo de los datos. En Datademia nos dedicamos a ofrecer el mejor contenido en español sobre ciencia de datos, business intelligence y programación, con el objetivo de convertirte en un experto en datos, aprendiendo a tu propio ritmo, desde cualquier lugar del mundo.

¡Te invitamos a ver la presentación del curso y algunas clases gratuitas! Si tienes alguna pregunta, contáctanos a través de nuestras redes sociales o la plataforma. ¡Nos vemos en el curso!