Description
Este curso es una Introducción al mundo del machine learning sobre la plataforma cloud de Amazon AWSLos temas principales del curso son:1.- Ciclo de vida de un proyecto de Machine LearningConceptos básicos2.- Colección de datosConceptos básicosTipos de datosAlmacenes de datosDatos etiquetados y no etiquetadosVariables continuas y categóricasTipos de conjuntos de datosHerramientas de migración de datosHerramientas EMR y AthenaKinesis Data StreamsKinesis Video StreamsKinesis Data AnalyticsGlueEjercicio con Kinesis FirehoseEjercicio con Kinesis Data AnalyticsEjercicio con Glue3.- Limpieza de datosConceptos básicosCodificación de datosTransformación de textosTransformación de imágenesFormatos de conjuntos de datosManejar valores nulosSelección de característicasHerramientasEjercicio con Glue y AthenaEjercicio con QuickSight4.- Preparación de los datosConceptos básicosEjercicio con SageMaker5.- Modelo de entrenamientoConceptos básicosEjercicio con SageMaker y Notebooks6.- AlgoritmosConceptos básicosAlgoritmo de regresiónAlgoritmo de agrupamientoAlgoritmo de clasificaciónDetección de anomalíasAnálisis de textosAprendizaje por refuerzoAprendizaje conjuntoEjercicio de Regresión Lineal para la predicción de precios de casas en función de sus características7.- Evaluación del modeloConceptos básicosEjercicio con SageMaker y "Titanic" para realizar predicciones8.- Despliegue y monitorizaciónConceptos básicosEste curso tiene laboratorios o ejercicios prácticos sobre estas herramientas en Amazon AWSSageMaker, QuickSight, Glue, Kinesis, Athena y Notebooks. Para realizar las prácticas puedes crearte de forma sencilla una cuenta gratuita en la plataforma cloud de Amazon AWS. Todas las lecciones son videos cortos y fáciles de entender. No es necesario tener conocimiento previos. Además este curso tiene una garantía de reembolso de 30 días. Así que no pierdes nada, apúntate y empieza a aprender sobre el mundo del machine learning!! Nos vemos en el curso
