AWS Certified Machine Learning - Specialty
Domine a utilização de aprendizagem automática na AWS para construir, treinar e implementar modelos à escala.
- Duração
- 40 h
- Duração
- Nível
- Avançado
- Nível
- Investimento
Preço anterior: 1400 €Preço com desconto: 1190 €- Investimento

Mais de 350 pessoas formadasAumento salarial médio de 25%
Introdução
A certificação AWS Certified Machine Learning - Specialty é um exame avançado da Amazon Web Services que valida o conhecimento técnico de profissionais em machine learning (ML) aplicado à cloud. Concebido para cientistas de dados, engenheiros e programadores, o exame comprova a capacidade de conceber, construir, treinar e implementar soluções de ML escaláveis e eficazes utilizando serviços AWS, cobrindo todo o ciclo de vida do machine learning - desde a definição do problema até à monitorização e otimização do modelo.
Este curso preparatório para certificação é ideal para quem deseja adquirir competências práticas e aprofundadas em machine learning com foco na plataforma AWS. Abrangendo tudo, desde a recolha e preparação de dados até à seleção de algoritmos, treino e implementação de modelos, o curso oferece uma formação abrangente para enfrentar com confiança o exame AWS Certified Machine Learning - Specialty. Prepara os participantes para interpretar corretamente os requisitos do exame, dominar os principais serviços envolvidos e aplicar as melhores práticas em ambientes do mundo real.
Ao concluir o curso e ser aprovados no exame, os profissionais reforçam a sua autoridade técnica em ML baseado na cloud e destacam-se num mercado cada vez mais competitivo. A certificação não só valida competências de alto nível, como também expande as oportunidades de carreira em áreas estratégicas de inteligência artificial e computação cloud. Participar no curso é, portanto, uma preparação robusta para o exame e um sólido investimento no crescimento profissional.
O exame consiste em questões de múltipla escolha e múltiplas respostas, com duração total de 180 minutos.
- 01Fundamentos de aprendizagem automática em AWS
- Introdução aos principais serviços de Machine Learning em AWS
- Visão geral do Amazon SageMaker para desenvolvimento e treino de modelos.
- Fluxo de trabalho completo de ML: recolha, preparação, treino e avaliação de dados.
- Conceitos fundamentais de Aprendizagem Automática: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço.
- Esta secção cobre os principais 'domínios de exame' do exame AWS Certified Machine Learning Specialty.
- 02Recolha e Preparação de Dados
- Recolha de dados utilizando Amazon S3, Amazon RDS e DynamoDB.
- Preparação e limpeza de dados com AWS Glue e AWS Data Wrangler.
- Realizar engenharia de atributos para criar e selecionar as variáveis mais relevantes antes de aplicar Machine Learning.
- Uso do Amazon Athena para consulta de dados e preparação para Machine Learning.
- Armazenamento e gestão de dados em data lakes AWS.
- 03Criação e treino de modelos de aprendizagem automática
- Treino de modelos com Amazon SageMaker
- Utilizar algoritmos pré-treinados e personalizados no SageMaker
- Otimização de hiperparâmetros e ajuste de modelo de ML
- Distribuir cargas de treino em vários servidores com SageMaker
- 04Avaliação e ajuste do modelo
- Avaliação de desempenho de modelos de ML
- Utilização de métricas de validação e teste para ajustes de modelo.
- Utilização da matriz de confusão para avaliar modelos de classificação.
- Implementação de técnicas de overfitting e underfitting
- Implementar pipelines automatizados com SageMaker Pipelines
- 05Implementação e Monitorização de Modelos
- Implementar modelos em produção com Amazon SageMaker
- Utilizar endpoints e APIs para inferência em tempo real (implementação de endpoint)
- Monitorização de modelos com Amazon CloudWatch e SageMaker Model Monitor
- Gerir modelos de produção com SageMaker MLOps
- 06Algoritmos e modelos avançados
- Aplicação de algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada
- Utilizar aprendizagem profunda com Amazon SageMaker
- Implementação de redes neurais, CNNs e RNNs
- Integração de estruturas de ML como TensorFlow, PyTorch e MXNet em AWS
- Utilizar aprendizagem por transferência com estruturas de ML (por exemplo, TensorFlow ou PyTorch) em AWS
- 07Preparação para o exame AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Formato do exame AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Testes práticos e questões do exame
- Sugestões para o exame: estratégias de resposta
- Revisão dos principais tópicos e conceitos
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