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Aprende machine learning en el cloud computing de Amazon AWS. Aprende a manejar SageMaker, Kinesis, Glue y QuickSight
En este curso aprenderás y practicarás los conceptos de Machine Learning sobre el entorno cloud computing de Amazon AWS.
Podrás practicar con herramientas de Amazon AWS como SageMaker, QuickSight, Glue, Kinesis, Athena y Jupyter Notebooks
Estos son los tema principales:
1.- Ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning
Conceptos básicos
2.- Colección de datos
Conceptos básicos
Tipos de datos
Almacenes de datos
Datos etiquetados y no etiquetados
Variables continuas y categóricas
Tipos de conjuntos de datos
Herramientas de migración de datos
Herramientas EMR y Athena
Kinesis Data Streams
Kinesis Video Streams
Kinesis Data Analytics
Glue
Ejercicio con Kinesis Firehose
Ejercicio con Kinesis Data Analytics
Ejercicio con Glue
3.- Limpieza de datos
Conceptos básicos
Codificación de datos
Transformación de textos
Transformación de imágenes
Formatos de conjuntos de datos
Manejar valores nulos
Selección de características
Herramientas
Ejercicio con Glue y Athena
Ejercicio con QuickSight
4.- Preparación de los datos
Conceptos básicos
Ejercicio con SageMaker
5.- Modelo de entrenamiento
Conceptos básicos
Ejercicio con SageMaker y Notebooks
6.- Algoritmos
Conceptos básicos
Algoritmo de regresión
Algoritmo de agrupamiento
Algoritmo de clasificación
Detección de anomalías
Análisis de textos
Aprendizaje por refuerzo
Aprendizaje conjunto
Ejercicio de Regresión Lineal para la predicción de precios de casas en función de sus características
7.- Evaluación del modelo
Conceptos básicos
Ejercicio con SageMaker y “Titanic” para realizar predicciones
8.- Despliegue y monitorización
Conceptos básicos
Podrás practicar con herramientas de Amazon AWS como SageMaker, QuickSight, Glue, Kinesis, Athena y Notebooks
Este curso tiene una garantía de reembolso de 30 días.
Anímate y aprende estos temas de tanta actualidad y demanda laboral !
Nos vemos en el curso !