Building a Machine Learning Ready Organization (Portuguese)

Este curso fornece os componentes necessários para sua organização adotar o machine learning (ML) com sucesso.

• Nível do curso: fundamental
• Duração: 30 minutos

Observação: Este curso tem transcrições/legendas traduzidas. A narração está em inglês. Para exibir as legendas, clique no botão CC no canto inferior direito do player.

Atividades

Este curso contém apresentações, vídeos e avaliações de conhecimento.

Objetivos do curso

Neste curso, você aprenderá a:

• Descrever como adaptar uma organização para alcançar e sustentar o sucesso com o uso de ML

Público-alvo

Este curso é destinado a:

• Líderes empresariais não técnicos e responsáveis por tomar decisões empresariais que estão, ou estarão, envolvidos em projetos de ML
• Participantes do programa AWS Machine Learning Embark e workshops de descoberta do Machine Learning Solutions Lab (MLSL)

Pré-requisitos

Recomendamos que os participantes deste curso tenham:

• Introduction to Machine Learning: Art of the Possible
• Planning a Machine Learning Project

Descrição do curso

Módulo 1: Como preparar minha organização para usar ML?

• Como preparar minha organização para usar ML?
• Como a AWS pode me ajudar?
• Que outras estratégias posso adotar para garantir o sucesso organizacional?
• Qual abordagem de mudança cultural serve para minha organização?

Módulo 2: Como faço para avaliar minha estratégia de dados?

• Como faço para avaliar minha estratégia de dados?
• Como melhorar minha estratégia de dados?

Módulo 3: Como criar uma cultura de aprendizado e colaboração?

• Como criar uma cultura de aprendizado e colaboração?
• O que é um cientista de dados?
• Que habilidades um cientista de dados deve ter?
• Como é uma equipe piloto de ML?
• Que outras funções de apoio serão necessárias?
• Quais são as principais responsabilidades?

Módulo 4: Como inicio a minha jornada de ML?

• Como inicio a minha jornada de ML?
• Como é a jornada de ML de uma organização?
• O que é um exemplo de caso de negócios para o desenvolvimento da empresa?

Módulo 5: Conclusão