Curso AWS Machine Learning Engineer: modelos en producción
El curso oficial Machine Learning Engineering on AWS, que prepara para la certificación de ingeniero de machine learning. Tres días en vivo, en español y con instructores certificados, para llevar modelos de la prueba de concepto a un sistema que opera todos los días.
¿Para quién es este curso?
Ingenieros de machine learning
Construyen, entrenan y despliegan modelos con los servicios gestionados de AWS.
Científicos de datos que llevan modelos a producción
Dominan el modelado y necesitan la parte de despliegue, monitoreo y reentrenamiento.
Equipos de plataforma que dan soporte a cargas de ML
Proveen la infraestructura, los permisos y la observabilidad que requieren los modelos.
Contenido del curso
Machine Learning Engineering on AWS enseña a preparar datos, entrenar modelos y desplegar soluciones de machine learning en producción con servicios de AWS.
- Fundamentos de ML en AWS y uso de Amazon SageMaker AI.
- Preparación de datos e ingeniería de características con SageMaker y Amazon EMR.
- Selección de modelos, entrenamiento y ajuste de hiperparámetros.
- Estrategias de despliegue e inferencia.
- Seguridad de recursos y automatización de pipelines de ML.
- Monitoreo de modelos, calidad de datos y detección de drift.
Conocimientos recomendados: Se recomienda conocer conceptos básicos de machine learning, Python y bibliotecas como NumPy, Pandas y Scikit-learn, además de fundamentos de nube y AWS. La experiencia con Git es útil, pero no obligatoria.
Consulta el temario oficial completo y los objetivos de aprendizaje en la ficha del curso.
Consulta también el programa oficial de AWS (PDF).
Preguntas frecuentes sobre el curso AWS Machine Learning Engineer
¿Cuánto cuesta el curso AWS Machine Learning Engineer?
El precio depende del formato y se cotiza por persona o por grupo. Contáctanos para una cotización corporativa y descuentos por equipo.
¿El curso incluye el examen de certificación?
Sí. La inscripción incluye el voucher del examen AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate.
¿Qué conocimientos previos necesito?
Se recomienda conocer conceptos básicos de machine learning, Python y bibliotecas como NumPy, Pandas y Scikit-learn, además de fundamentos de nube y AWS. La experiencia con Git es útil, pero no obligatoria.
¿Cuánto dura la preparación para el examen?
El curso dura tres días. La preparación adicional para el examen depende de tu experiencia en machine learning y AWS. Revisa la guía vigente del examen y practica con los laboratorios antes de programarlo.
¿Cuál es la diferencia con MLOps Engineering?
Machine Learning Engineering on AWS abarca preparación de datos, entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo. MLOps Engineering on AWS se enfoca en los procesos y la automatización para operar el ciclo de vida de los modelos. Elige según tu experiencia y las tareas que necesitas realizar.
¿Pueden capacitar a mi equipo completo?
Sí, organizamos grupos cerrados con calendario a medida y descuentos por equipo. Ajustamos horario, modalidad y fechas a la operación de tu área.
Tu ruta después de AWS Machine Learning Engineer
- MLOps Engineering on AWS
Automatiza el ciclo de vida completo de los modelos que pones en producción.
- Amazon SageMaker Studio for Data Scientists
Trabaja el entrenamiento y la experimentación dentro del entorno gestionado de AWS.
- Curso de IA generativa en AWS
Construye aplicaciones sobre modelos fundacionales con Amazon Bedrock.
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