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
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
