Amazon Web Services (AWS) SageMaker
Amazon Web Services (AWS) SageMaker es un servicio de aprendizaje automático en la nube que permite a los desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de manera rápida y eficiente, sin importar el tamaño del proyecto.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñada para científicos de datos y desarrolladores que buscan crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, preparándolos para su implementación en entornos de producción listos para el uso.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Utilizar instancias de cuaderno (notebook) para preparar y cargar datos necesarios para el entrenamiento.
- Entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando conjuntos de datos específicos.
- Implementar modelos entrenados en un punto de conexión para generar predicciones precisas.
Formato del curso
- Charla interactiva y debate.
- Muchos ejercicios y práctica hands-on.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación adaptada a sus necesidades específicas, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.
Temario del curso
Introducción
- Descripción del aprendizaje automático con SageMaker
- Algoritmos de aprendizaje automático
Información general sobre las características de AWS SageMaker
- AWS y la computación en la nube
- Desarrollo de modelos
Configuración de AWS SageMaker
- Creación de una cuenta de AWS
- Usuario y grupo de administrador de IAM
Familiarizarse con SageMaker Studio
- Información general de la interfaz de usuario
- Cuadernos de estudio
Preparación de datos mediante Jupyter Notebooks
- Cuadernos y bibliotecas
- Creación de una instancia de bloc de notas
Entrenamiento de un modelo con SageMaker
- Trabajos de entrenamiento y algoritmos
- Entrenamientos paralelos de datos y modelos
- Análisis de sesgos posteriores al entrenamiento
Implementación de un modelo en SageMaker
- Registro de modelos y monitor de modelos
- Compilación e implementación de modelos con Neo
- Evaluación del rendimiento del modelo
Recursos de limpieza
- Eliminación de puntos de conexión
- Eliminación de instancias de bloc de notas
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia en el desarrollo de aplicaciones
- Familiaridad con Amazon Web Services (AWS) Consola
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Instalar y configurar Amazon Redshift de manera eficiente
- Cargar, gestionar, implementar, consultar y visualizar datos utilizando Amazon Redshift
Audiencia
- Desarrolladores
- Especialistas en TI
Formato del curso
- Combinación de presentaciones, discusiones, ejercicios prácticos y práctica intensiva
Nota
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
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Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar soluciones en la nube complejas en AWS.
- Desplegar aplicaciones de software en AWS que sean escalables, altamente disponibles y tolerantes a fallos.
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- Migrar una aplicación de software compleja a AWS.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los servicios de IA/ML proporcionados por AWS.
- Configurar y administrar entornos de AI/ML en AWS.
- Obtener experiencia práctica en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de IA utilizando Amazon SageMaker.
- Aprender a utilizar diversos servicios de AI de AWS para casos de uso específicos.
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en persona) está diseñado para partes interesadas técnicas y comerciales de nivel principiante a intermedio que desean comprender los servicios principales de AWS, las ventajas de la nube, los modelos de costos, los fundamentos de seguridad y cómo alinear las capacidades de AWS con los objetivos organizacionales.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Demostraciones dirigidas por el instructor utilizando la consola de AWS.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para realizar los arreglos necesarios.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure AWS Lambda para ejecutar una función.
- Comprender FaaS (Functions as a Service) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
- Construya, cargue y ejecute AWS Lambda funciones.
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- Empaquete, implemente, supervise y solucione problemas de aplicaciones basadas en Lambda.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure AWS Cloud9 para DevOps flujos de trabajo.
- Implemente canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD).
- Automatice los procesos de prueba, monitoreo e implementación con AWS Cloud9.
- Integre servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en DevOps flujos de trabajo.
- Utilice sistemas de control de código fuente como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.
Desarrollando Aplicaciones Sin Servidores en AWS Cloud9
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a crear, implementar y mantener aplicaciones sin servidor de manera efectiva en AWS Cloud9 y AWS Lambda.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
- Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
- Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
- Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
- Optimice las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.
Entrenamiento Industrial de IoT (Internet of Things) con Raspberry PI y AWS IoT Core «4 Horas Remotas»
4 HorasVeraniego:
- Introducción a la arquitectura y funciones fundamentales de IoT (Internet de las Cosas)
- Comprensión de los elementos "Cosas", "Sensores", Internet y su relación con las funciones de negocio en el contexto de IoT
- Análisis detallado de todos los componentes del software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicaciones móviles
- Exploración de las funcionalidades clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, servicios basados en SaaS para FM (Gestión de Facilidades) y DV (Gestión de Vehículos), alertas/alarma, integración de sensores y "cosas", y geocercas
- Conceptos fundamentales de la comunicación entre dispositivos IoT y la nube utilizando MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)
- Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT (AWS IoT Core)
- Integración del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el procesamiento y almacenamiento de datos
- Conexión de Raspberry PI al núcleo AWS IoT y comunicación de datos simple
- Gestión de alertas y eventos
- Calibración de sensores
Formación Industrial IoT (Internet de las Cosas) con Raspberry PI y AWS IoT Core «8 Horas a Distancia»
8 HorasResumen:
- Conceptos fundamentales de la arquitectura y las funciones del Internet de las Cosas (IoT)
- "Objetos", "Sensores", Internet y su relación con las funciones empresariales del IoT
- Componentes esenciales del software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicaciones móviles
- Funciones clave del IoT: gestión de flotas, visualización de datos, servicios basados en SaaS como gestión de flotas y verificación de dispositivos, alertas/alarma, integración de sensores, incorporación de objetos, geocercas
- Fundamentos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube utilizando MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT (AWS IoT Core).
- Integración del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el procesamiento y almacenamiento de datos usando DynamoDB.
- Conexión de una Raspberry PI al núcleo AWS IoT y comunicación de datos básicos.
- Trabajando prácticamente con Raspberry PI y AWS IoT Core para desarrollar un dispositivo inteligente.
- Visualización de datos de sensores y comunicación a través de una interfaz web.