Curso Preparatório: AWS Certified Machine Learning – Specialty

O curso preparatório para a certificação AWS Certified Machine Learning – Specialty é voltado para profissionais que desejam adquirir habilidades avançadas em aprendizado de máquina usando os serviços da Amazon Web Services (AWS). O curso abrange desde a coleta e preparação de dados, até a criação, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning (ML) na AWS, preparando os participantes para o exame de certificação.

1. Fundamentos de Machine Learning na AWS

• Introdução aos principais serviços de Machine Learning na AWS
• Visão geral do Amazon SageMaker para desenvolvimento e treinamento de modelos
• Fluxo de trabalho completo de ML: Coleta de dados, preparação, treinamento e avaliação
• Conceitos fundamentais de Machine Learning: Supervisionado, não supervisionado e reinforcement learning

2. Coleta e Preparação de Dados

• Coleta de dados com Amazon S3, Amazon RDS e DynamoDB
• Preparação e limpeza de dados com AWS Glue e AWS Data Wrangler
• Uso de Amazon Athena para consulta de dados e preparação para Machine Learning
• Armazenamento e gerenciamento de dados em data lakes na AWS

3. Criação e Treinamento de Modelos de Machine Learning

• Treinamento de modelos com Amazon SageMaker
• Uso de algoritmos pré-treinados e customizados no SageMaker
• Otimização de hiperparâmetros e tuning de modelos de ML
• Distribuição de cargas de treinamento em múltiplos servidores com SageMaker

4. Avaliação e Ajuste de Modelos

• Avaliação de desempenho de modelos de ML
• Uso de métricas de validação e teste para ajustes de modelos
• Implementação de técnicas de overfitting e underfitting
• Aplicação de pipelines automatizados com SageMaker Pipelines

5. Implantação e Monitoramento de Modelos

• Implantação de modelos em produção com Amazon SageMaker
• Uso de endpoints e APIs para inferência em tempo real
• Monitoramento de modelos com Amazon CloudWatch e SageMaker Model Monitor
• Gerenciamento de modelos em produção com SageMaker MLOps

6. Algoritmos e Modelos Avançados

• Aplicação de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado
• Uso de aprendizado profundo (Deep Learning) com Amazon SageMaker
• Implementação de redes neurais, CNNs e RNNs
• Integração de frameworks de ML como TensorFlow, PyTorch e MXNet na AWS

7. Preparação para o Exame AWS Certified Machine Learning – Specialty

• Formato do exame AWS Certified Machine Learning – Specialty
• Simulados e práticas de exame
• Dicas para o exame: Estratégias de resposta
• Revisão de tópicos e conceitos chave

Pré-requisitos

• Conhecimentos básicos em Machine Learning e ciência de dados
• Experiência com serviços de AWS, especialmente em coleta de dados, preparação e análise
• Recomenda-se possuir a certificação AWS Certified Solutions Architect – Associate ou AWS Certified De\veloper – Associate

A quem se dirige

• Profissionais de Machine Learning e cientistas de dados que trabalham com soluções de ML na AWS
• Desenvolvedores e engenheiros de dados que integram Machine Learning em soluções na nuvem
• Consultores que projetam e implementam soluções de aprendizado de máquina na AWS
• Profissionais que desejam obter a certificação AWS Certified Machine Learning – Specialty