Blog de Amazon Web Services (AWS)
Descubra la formación de AWS: nuestras sugerencias de julio
Por Myrtna Kumov, Gerente Senior de Marketing de Training and Certification y Julia Facas Moreira, Gerente de Marketing Digital de AWS Training and Certification LATAM
¡Este mes, continuamos con la difusión de más capacitaciones gratuitas, disponibles en la plataforma aws.training, con subtítulos en español para que pueda aprender de la mejor manera! En nuestra plataforma de formación, puede desarrollar habilidades y conocimientos para construir su futuro en la nube de AWS.
Consulte la lista a continuación, dividida por nivel:
Fundamental
Cuando se trata de tecnología, a veces ver una pantalla no es posible ni práctico. En este curso, hablamos sobre cómo Amazon Polly puede utilizarse para traducir información de texto en habla realista.
En este curso introductorio se proporciona información general acerca de los conceptos de aprendizaje profundo (DL). En este curso, se analizan los servicios de AWS disponibles para el aprendizaje profundo y un caso práctico de un cliente de AWS que está innovando en dicho campo.
En este curso, se presentan los conceptos de aprendizaje automático y el rol que tienen los datos. Se abordan casos de uso, se discuten formas innovadoras de construir aplicaciones inteligentes y se revisan los marcos y servicios de AWS que puede usar para el aprendizaje automático.
Intermediario
El modelo CRISP-DM enmarca la ciencia de datos como un esfuerzo cíclico. Aquí, revisaremos la metodología y el marco CRISP-DM y luego aplicaremos las seis fases del modelo a su trabajo diario como científico de datos con Jake Chen, un consultor de ciencia de datos de AWS.
Este curso comienza con un recorrido exhaustivo del proceso de aprendizaje automático y una discusión sobre cómo enmarcar el problema empresarial para el reconocimiento de imágenes por satélite. La segunda parte de este curso se ocupa de los aspectos técnicos del reconocimiento de imágenes satelitales, concretamente, la adquisición de los datos y el reconocimiento de las características.
Atul Bargaje y Rahul Sareen, de AWS IoT Architects, le guiarán a través del proceso de simplificación de sus procesos de DevOps utilizando métodos sin servidor.
Avanzado
La seguridad debe ser la primera preocupación para cualquier proyecto, ya que mantiene la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de su arquitectura. Bertram Dorn, especialista en seguridad de AWS, le ayudará a aprender a lograr la segregación, controlar el acceso, organizar espacios de nombres, administrar la memoria, proteger las comunicaciones y a crear la evaluación de riesgos correspondiente.
Creará, entrenará y probará un modelo de aprendizaje automático desde cero (limpieza de datos, realización de ingeniería de características, comparación de algoritmos) y, en el proceso, obtendrá un vistazo exclusivo de cómo los empleados de Amazon que trabajan con aprendizaje automático abordan las canalizaciones de ML.
Aprenderá cómo la arquitectura y la implementación de Amazon Rekognition encajan en la pila de Amazon Machine Learning. Le daremos una visión general de las características y casos de uso, y luego analizaremos más de cerca el análisis facial en múltiples dimensiones, así como el bloqueo de contenido para adultos.
En esta información general de Amazon Rekognition, demostraremos cómo funciona el reconocimiento facial con la transmisión de video y analizaremos el reconocimiento y la comparación faciales en detalle, con ejemplos de código y un laboratorio a su ritmo para ayudar a aclarar puntos clave.
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Sobre las autoras
Myrtna Kumov es Gerente Senior de Marketing en AWS Training and Certification, y contribuye a expandir el alcance de la capacitación y certificación de AWS en toda América Latina. Myrtna ayuda a nuestros clientes y socios a encontrar la formación técnica ideal para sus necesidades y desafíos.
Julia Moreira es Gerente de Marketing Digital en AWS Training and Certification para América Latina, y su mayor motivación es traer la mejor experiencia digital desde las principales necesidades del cliente.