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4 dias

The Machine Learning Pipeline on AWS

Explore como usar o pipeline de machine learning para solucionar um problema empresarial real

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Este curso explora como usar o pipeline de machine learning (ML) para solucionar um problema empresarial real em um ambiente de aprendizado baseado em projeto. Os alunos aprenderão sobre cada fase do pipeline por meio de apresentações e demonstrações de instrutores. Eles então aplicarão esses conhecimentos a um projeto, solucionando um de três problemas empresariais: detecção de fraudes, mecanismos de recomendação ou atrasos de voos. Até o fim do curso, os alunos terão criado, treinado, avaliado, ajustado e implantado com êxito um modelo de ML usando o Amazon SageMaker que soluciona problemas empresariais específicos.

O que você aprenderá

  • Selecionar e justificar a abordagem de ML adequada para um determinado problema empresarial
  • Usar o pipeline de ML para solucionar um problema empresarial específico
  • Treinar, avaliar, implementar e ajustar um modelo de ML no Amazon SageMaker
  • Descrever algumas das práticas recomendadas para a criação de pipelines de ML dimensionáveis, econômicos e seguros na AWS

Quem deve participar deste curso

  • Desenvolvedores
  • Arquitetos de soluções
  • Engenheiros de dados
  • Qualquer pessoa que tenha pouca ou nenhuma experiência com ML, e queira aprender sobre o pipeline de ML usando o Amazon SageMaker

Qual é a experiência necessária

  • Conhecimento básico da linguagem de programação Python 
  • Entendimento básico da infraestrutura da Nuvem AWS (Amazon S3 e Amazon CloudWatch) 
  • Experiência básica com o trabalho no ambiente de notebook Jupyter
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Visão geral do curso

Nível: intermediário
Tipo: sala de aula (virtual e presencial)
Duração: 4 dias

Idiomas oferecidos

Este curso é oferecido nos seguintes idiomas: Bahasa indonésio, inglês, francês (França), alemão, italiano, japonês, coreano, português (Brasil), chinês simplificado, espanhol (América Latina) e chinês tradicional.
 
Atualizamos regularmente nossos cursos com base no feedback dos clientes e em atualizações dos serviços da AWS. Como resultado, o conteúdo do curso pode variar entre os idiomas enquanto traduzimos essas atualizações.

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