Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty (Portuguese)

Descrição do curso

Este curso prepara para o exame do AWS Certified Machine Learning – Specialty, que valida a sua habilidade de criar, implementar, implantar e manter soluções de machine learning (ML).

Neste curso, você aprenderá sobre a logística do exame e a mecânica das perguntas, e explorará os domínios técnicos dele. Você analisará os principais produtos da AWS e os principais conceitos para os domínios do exame:

1. Engenharia de dados
2. Análise exploratória de dados
3. Modelagem
4. Implementação e operações de machine learningVocê também aprenderá as principais estratégias para realizar o exame e as colocará em ação, com várias perguntas de estudo. Depois de aperfeiçoar suas habilidades, você terá a chance de responder a um questionário que irá ajudá-lo a avaliar seus pontos fortes e fracos, para que você saiba no que focar em seus estudos pré-exame.

Nível: IntermediárioModalidade: DigitalDuração: 4 horasFormato- Apresentações multimídia- Demonstração com perguntas de estudo- Questionários adicionais e perguntas de estudo

Objetivos do curso

Ao final do curso, você poderá:

• Identificar seus pontos fortes e fracos em cada domínio do teste para que saiba no que se concentrar ao estudar para o teste
• Descrever os tópicos técnicos e conceitos que compõem cada um dos domínios do teste.
• Resumir a logística e mecânica do teste e suas questões
• Usar estratégias eficazes para estudar e fazer o teste

Público-alvo

Este curso é destinado a:- Profissionais de ML, com pelo menos um ano de experiência prática, preparando-se para fazer o exame AWS Certified Machine Learning — Specialty

Pré-requisitos

Recomendamos que os participantes deste curso tenham:

• Proficiência expressando a visão por trás de algoritmos básicos de ML e realizando otimização básica de hiperparâmetros
• Compreensão do pipeline de ML e seus componentes
• Experiência com estruturas de ML e aprendizagem profunda
• Compreensão e experiência em treinamento de modelos, implantação e práticas operacionais recomendadas

Inscrever-se

www.aws.training

Descrição do curso

Módulo 0: Course Introduction

Módulo 1: Visão geral do exame e estratégias de realização de testes

• Visão geral, logística, pontuação, interface de usuário do teste
• Mecânica e design das perguntas
• Estratégias para realizar exames

Módulo 2: Domínio 1 — Engenharia de dados

• Domínio 1.1: Repositórios de dados para ML
• Domínio 1.2: Identificar e implementar uma solução de ingestão de dados
• Domínio 1.3: Identificar e implementar uma solução de transformação de dados
• Demonstração das perguntas de estudo
• Questionário do domínio 1

Módulo 3: Domínio 2 — Análise exploratória de dados

• Domínio 2.1: Higienizar e preparar dados para modelagem
• Domínio 2.2: Executar apresentando engenharia
• Domínio 2.3: Analisar e visualizar dados para ML
• Demonstração das perguntas de estudo
• Questionário do domínio 2

Módulo 4: Domínio 3 — Modelagem

• Domínio 3.1: Mapear os problemas de negócios como problemas de ML
• Domínio 3.2: Selecionar o(s) modelo(s) apropriado(s) para um determinado problema de ML
• Domínio 3.3: Treinar modelos de ML
• Domínio 3.4: Executar a otimização de hiperparâmetros
• Domínio 3.5 Avaliar modelos de ML
• Demonstração das perguntas de estudo
• Questionário do domínio 3

Módulo 5: Domínio 4 — Implementação e operações de ML

• Domínio 4.1: Criar soluções de ML para performance, disponibilidade, escalabilidade, resiliência e tolerância a falhas
• Domínio 4.2: Recomendar e implementar os serviços e recursos de ML adequados para um determinado problema
• Domínio 4.3: Aplicar práticas básicas de segurança da AWS às soluções de ML
• Domínio 4.4: Implantar e operacionalizar soluções de ML
• Demonstração das perguntas de estudo
• Questionário do domínio 4

Módulo 6: Perguntas adicionais de estudo

• Oportunidade de responder a perguntas de estudo adicionais

Módulo 7: Material de estudo recomendado

• Links para blogs da AWS, documentação, perguntas frequentes e outros materiais de estudo recomendados para o exame

Módulo 8: Encerramento do curso

• Como se cadastrar para o exame
• Resumo do curso
• Comentários sobre o curso