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Planificación de un proyecto de machine learning (Español LATAM) | Planning a Machine Learning Project (LATAM Spanish)

Offered By: Amazon Web Services via AWS Skill Builder

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Project Planning Courses Machine Learning Courses Business Strategy Courses Data Preparation Courses

Course Description

Overview

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En este curso, se presentan los requisitos que permiten determinar si el machine learning (ML) es la solución adecuada para un problema empresarial.

  • Nivel del curso: Fundamental
  • Duración: 30 minutos


Actividades

Este curso incluye presentaciones, videos y evaluaciones de conocimientos.


Objetivos del curso

En este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:

  • Identificar los requisitos de datos, tiempo y producción para lograr que el proyecto de ML se desarrolle de manera correcta


Destinatarios previstos

Este curso está dirigido a los siguientes destinatarios:

  • Líderes empresariales sin conocimientos técnicos y demás responsables de la toma de decisiones empresariales que estén, o vayan a estar, involucrados en proyectos de ML
  • Participantes del programa AWS Machine Learning Embark y de los talleres de descubrimiento del Machine Learning Solutions Lab (MLSL)


Requisitos previos

Recomendamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos:

  • Introduction to Machine Learning: Art of the Possible


Esquema del curso

Módulo 1: ¿Una solución de machine learning resulta adecuada para mi problema?

  • Explicación de cómo determinar si el ML es la solución adecuada para su problema empresarial

Módulo 2: ¿Mis datos se encuentran preparados para el machine learning?

  • Descripción del proceso destinado a garantizar que sus datos estén preparados para el ML

Módulo 3: ¿De qué manera influirá el machine learning en el cronograma de un proyecto?

  • Explicación de la manera en que el ML puede influir en el cronograma de un proyecto

Módulo 4: ¿Cuáles son las primeras preguntas que debo plantearme en la implementación?

  • Identificación de las preguntas que influyen en la implementación del ML

Módulo 5: Conclusión


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