Preparatório AWS Certified Machine Learning Specialty

Preparatório AWS Certified Machine Learning Specialty free download

Aprenda SageMaker, Engenharia de Atributos, Engenharia de Dados, Modelagem, e muito mais!

[Atualizado para os recursos SageMaker mais recentes e novos serviços AWS ML. Bom aprendizado! ]

Preocupado em ser aprovado na certificação "AWS Certified Machine Learning" - exame de especialidade (MLS-C01)? Você deveria estar! Não há dúvida de que é uma das certificações da AWS mais difíceis e cobiçadas. Um conhecimento profundo de AWS e SageMaker não é suficiente para passar - você também precisa de um conhecimento profundo de aprendizado de máquina e as nuances de engenharia de atributos e ajuste de modelo que geralmente não são ensinados em livros ou salas de aula.

Este curso preparatório para certificação é ministrado por Fernando Amaral e Frank Kane, que passou nove anos trabalhando na própria Amazon na área de aprendizado de máquina. Frank fez e foi aprovado neste exame na primeira tentativa e sabe exatamente o que é preciso para você ser aprovado. Ainda, este curso foi preparado por Stephane Maarek, um especialista em AWS e popular instrutor de certificação da AWS na Udemy.

Além do curso em vídeo de 9 horas, um exame prático  de 30 minutos é incluído, que consiste nos mesmos tópicos e estilo do exame real. Você também terá quatro laboratórios práticos que permitem praticar o que aprendeu e ganhar experiência valiosa em ajuste de modelo, engenharia de atributos e engenharia de dados.

Este curso está estruturado em quatro domínios testados para este exame: engenharia de dados, análise exploratória de dados, modelagem e implementação e operações de aprendizado de máquina. Alguns dos tópicos que abordaremos incluem:

• Data Lakes com S3

• AWS Glue e Glue ETL

• Kinesis data streams, firehose, and video streams

• DynamoDB

• Pipelines de dados, AWS Batch e Step Functions

• Usando scikit_learn

• Noções básicas de ciência de dados

• Atenas e Quicksight

• Elastic MapReduce (EMR)

• Apache Spark e MLLib

• Engenharia de atributos (imputação, outliers, binning, transformações, codificação e normalização)

• Ground Truth

• Fundamentos do Deep Learning

• Ajustando redes neurais e evitando overfitting

• Amazon SageMaker, incluindo SageMaker Studio, SageMaker Model Monitor, SageMaker Autopilot e SageMaker Debugger.

• Técnicas de regularização

• Avaliação de modelos de aprendizado de máquina (precisão, recall, F1, matriz de confusão etc.)

• Serviços de ML de alto nível: Comprehend, Translate, Polly, Transcribe, Lex, Rekognition e muito mais

• Práticas recomendadas de segurança com aprendizado de máquina na AWS

Machine learning é uma certificação avançada e é melhor abordada por alunos que já obtiveram a certificação de nível de associado na AWS e têm alguma experiência real no setor. Este exame não se destina a iniciantes da AWS.