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Temario del curso
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
Introducción a Amazon 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
Aulas Virtuales Personalizadas
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ME INTERESAPensado para quienes deben dominar Amazon Sagemaker en su día a día
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
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.
Proveedor con 16 años de experiencia en formación empresarial
Sobre
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Amazon Sagemaker
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¿Quién debería considerar participar en este curso de Amazon SageMaker?
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.
¿Cómo se lleva a cabo la modalidad de Aula Virtual Personalizada?
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.
¿Es posible bonificar el curso a través de FUNDAE?
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.
¿Qué beneficios específicos puede esperar mi empresa tras realizar este curso?
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.
¿Cómo adaptar los contenidos del curso a las necesidades de mi empresa?
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.
¿Qué herramientas se utilizarán a lo largo del curso?
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.
¿Existen requisitos previos para participar en el curso?
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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![imgCurso](data:image/svg+xml;utf8, <svg width="920" height="920" viewBox="0 0 920 920" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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Machine Learning con Python
Con este curso de Machine Learning con Python aprenderás a desarrollar soluciones Machine Learning de aprendizaje supervisado y no supervisado con las librerías de python más empleadas en el mundo real.
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Azure ML
Aprende a diseñar, implementar y desplegar modelos de machine learning usando Microsoft Azure en este curso práctico.
![imgCurso](data:image/svg+xml;utf8, <svg width="500" height="500" viewBox="0 0 500 500" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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MLOps (Machine Learning Operations)
Domina MLOps y aprende a implementar pipelines de machine learning escalables, automatizados y confiables.
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