Totalmente práctico y aplicable
Formación en Amazon Sagemaker a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de Amazon Sagemaker para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Conceptos básicos de Machine Learning en AWS
Qué es Amazon SageMaker y su arquitectura
Principales casos de uso de SageMaker
Ventajas de SageMaker frente a otras herramientas
Exploración del entorno de trabajo de SageMaker
Servicios integrados en SageMaker (Studio, Model Registry)
Configuración inicial de la cuenta AWS para usar SageMaker
Ejercicio práctico: Exploración de la consola de SageMaker
Buenas prácticas para configurar SageMaker desde cero
Resolución de errores comunes al iniciar en SageMaker
Conceptos básicos de Machine Learning en AWS
Qué es Amazon SageMaker y su arquitectura
Principales casos de uso de SageMaker
Ventajas de SageMaker frente a otras herramientas
Exploración del entorno de trabajo de SageMaker
Servicios integrados en SageMaker (Studio, Model Registry)
Configuración inicial de la cuenta AWS para usar SageMaker
Ejercicio práctico: Exploración de la consola de SageMaker
Buenas prácticas para configurar SageMaker desde cero
Resolución de errores comunes al iniciar en SageMaker
Científicos de Datos
Exploran nuevas herramientas para mejorar el análisis y la modelización de datos en proyectos empresariales.
Ingenieros de Machine Learning
Necesitan implementar y escalar modelos de aprendizaje automático, optimizando su rendimiento.
Analistas de Datos
Buscan transformar la empresa mediante el análisis avanzado y la visualización de datos efectivos.
Equipos de Ciencia de Datos
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso está dirigido a desarrolladores, científicos de datos y analistas que deseen implementar y escalar soluciones de aprendizaje automático en la nube. Un entorno de Aula Virtual Personalizada asegura la adaptación de los contenidos a las necesidades específicas de cada empresa, usufructuando al máximo SageMaker.
El curso se imparte mediante videoconferencia por Zoom, ofreciendo contenido personalizado para cada empresa. Esto permite una experiencia de aprendizaje adaptada a las necesidades del equipo, complementada por proyectos personalizados y horarios flexibles para hasta 20 participantes.
Sí, el curso es bonificable al 100% por FUNDAE. Además, nuestra empresa puede gestionar la bonificación aplicando un cargo del 10% adicional más IVA, totalmente bonificable. Esto hace que las empresas puedan beneficiarse de subvenciones que cubren el coste del curso según los créditos disponibles en FUNDAE.
Las empresas lograrán una implementación más efectiva de Amazon SageMaker, permitiendo mejorar el tiempo de respuesta en despliegues de modelos y optimizar la gestión de datos en la nube. Esto impactará positivamente en la capacidad analítica y la eficiencia de los procesos de Machine Learning corporativos.
El formato de Aula Virtual Personalizada permite adaptar tanto los contenidos del curso como los ejercicios prácticos a las necesidades específicas de su empresa, garantizando una formación relevante y práctica. Esto se adecua a proyectos actuales y futuros, maximizando la inversibilidad del conocimiento adquirido.
El curso abarca una variedad de herramientas proporcionadas por Amazon SageMaker, como SageMaker Studio, Model Registry y SDK de Python, así como integración con servicios de AWS como AWS Glue y Amazon S3. Esto asegura un conocimiento amplio y aplicable al ecosistema AWS.
No se requiere experiencia previa en SageMaker, aunque es recomendable que los participantes tengan nociones básicas de Machine Learning y familiaridad con AWS. El curso empieza con fundamentos básicos antes de abordar temas más avanzados, garantizando un aprendizaje eficaz para todos los niveles.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
Este curso está dirigido a desarrolladores, científicos de datos y analistas que deseen implementar y escalar soluciones de aprendizaje automático en la nube. Un entorno de Aula Virtual Personalizada asegura la adaptación de los contenidos a las necesidades específicas de cada empresa, usufructuando al máximo SageMaker.
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El curso se imparte mediante videoconferencia por Zoom, ofreciendo contenido personalizado para cada empresa. Esto permite una experiencia de aprendizaje adaptada a las necesidades del equipo, complementada por proyectos personalizados y horarios flexibles para hasta 20 participantes.
Sí, el curso es bonificable al 100% por FUNDAE. Además, nuestra empresa puede gestionar la bonificación aplicando un cargo del 10% adicional más IVA, totalmente bonificable. Esto hace que las empresas puedan beneficiarse de subvenciones que cubren el coste del curso según los créditos disponibles en FUNDAE.
Las empresas lograrán una implementación más efectiva de Amazon SageMaker, permitiendo mejorar el tiempo de respuesta en despliegues de modelos y optimizar la gestión de datos en la nube. Esto impactará positivamente en la capacidad analítica y la eficiencia de los procesos de Machine Learning corporativos.
El formato de Aula Virtual Personalizada permite adaptar tanto los contenidos del curso como los ejercicios prácticos a las necesidades específicas de su empresa, garantizando una formación relevante y práctica. Esto se adecua a proyectos actuales y futuros, maximizando la inversibilidad del conocimiento adquirido.
El curso abarca una variedad de herramientas proporcionadas por Amazon SageMaker, como SageMaker Studio, Model Registry y SDK de Python, así como integración con servicios de AWS como AWS Glue y Amazon S3. Esto asegura un conocimiento amplio y aplicable al ecosistema AWS.
No se requiere experiencia previa en SageMaker, aunque es recomendable que los participantes tengan nociones básicas de Machine Learning y familiaridad con AWS. El curso empieza con fundamentos básicos antes de abordar temas más avanzados, garantizando un aprendizaje eficaz para todos los niveles.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Requieren integración de flujos de trabajo colaborativos para mejorar el ciclo de vida de los modelos.
Arquitectos Cloud
Diseñan infraestructuras robustas en AWS para soportar modelos ML a gran escala, asegurando eficiencia.
Desarrolladores de Software
Implementan soluciones basadas en ML usando SageMaker, mejorando la innovación dentro de la organización.
