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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
Emblema AWS Certified Machine Learning - Specialty

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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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

Formação para a sua equipa.

Para turmas fechadas da sua empresa, desenhamos o percurso a partir dos seus projetos. Descontos de grupo sob consulta.

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