Amazon AWS Machine Learning. Curso de AWS machine learning

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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 Learning Conceptos básicos2.- Colección de datos Conceptos básicos Tipos de datos Almacenes de datos Datos etiquetados y no etiquetados Variables continuas y categóricas Tipos de conjuntos de datos Herramientas de migración de datos Herramientas EMR y Athena Kinesis Data Streams Kinesis Video Streams Kinesis Data Analytics Glue Ejercicio con Kinesis Firehose Ejercicio con Kinesis Data Analytics Ejercicio con Glue3.- Limpieza de datos Conceptos básicos Codificación de datos Transformación de textos Transformación de imágenes Formatos de conjuntos de datos Manejar valores nulos Selección de características Herramientas Ejercicio con Glue y Athena Ejercicio con Quick Sight4.- Preparación de los datos Conceptos básicos Ejercicio con Sage Maker5.- Modelo de entrenamiento Conceptos básicos Ejercicio con Sage Maker y Notebooks6.- Algoritmos Conceptos básicos Algoritmo de regresión Algoritmo de agrupamiento Algoritmo de clasificación Detección de anomalías Análisis de textos Aprendizaje por refuerzo Aprendizaje conjunto Ejercicio de Regresión Lineal para la predicción de precios de casas en función de sus características7.- Evaluación del modelo Conceptos básicos Ejercicio con Sage Maker y “Titanic” para realizar predicciones8.- Despliegue y monitorización Conceptos básicos Este curso tiene laboratorios o ejercicios prácticos sobre estas herramientas en Amazon AWSSage Maker, Quick Sight, 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