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VECANOVA LABSCursos gratis

Especialización · a tu ritmo

Machine learning en AWS con SageMaker

Entrena, despliega y monitorea modelos de machine learning en producción con Amazon SageMaker.

Para: Científicos de datos e ingenieros de ML que trabajan con AWS.

  • 5 cursos
  • ~90 horas
  • Texto interactivo y código
  • Proyecto final revisado

Competencias

Lo que vas a saber hacer

  • Entrenas y ajustas modelos en SageMaker
  • Despliegas endpoints de inferencia
  • Automatizas con SageMaker Pipelines
  • Monitoreas modelos en producción

Temario

5 cursos

  1. Curso 1

    AWS: fundamentos

    ~15 h · 6 lecciones publicadas

    • · IAM
    • · EC2 y VPC
    • · S3
    • · RDS y DynamoDB
    • · Facturación
    Ir al curso →
  2. Curso 2

    Machine learning clásico

    ~25 h · 5 lecciones publicadas

    • · Regresión y clasificación
    • · Validación y métricas
    • · Árboles y ensambles
    • · scikit-learn
    Ir al curso →
  3. Curso 3

    PyTorch desde cero

    ~20 h · 5 lecciones publicadas

    • · Tensores
    • · Autograd
    • · Entrenamiento y GPU
    • · DataLoaders
    Ir al curso →
  4. Curso 4

    AWS SageMaker: ML en AWS

    ~15 h · 5 lecciones publicadas

    • · Studio y notebooks
    • · Entrenamiento y tuning
    • · Endpoints e inferencia
    • · Pipelines y Model Monitor
    Ir al curso →
  5. Curso 5

    MLOps: modelos en producción

    ~15 h · 5 lecciones publicadas

    • · Registro de modelos
    • · Exportar y servir
    • · Monitorear deriva
    • · Pipelines reproducibles
    Ir al curso →
Proyecto final

Un pipeline de SageMaker que entrena, registra, despliega y monitorea un modelo real.

Credencial

Certificado Profesional VECANOVA en Machine Learning con AWS SageMaker

Incluido, verificable con un enlace público y listo para la sección de licencias y certificaciones de LinkedIn.

Para tu hoja de vida:

ML en AWS: SageMaker Studio, entrenamiento, endpoints, Pipelines y Model Monitor (VECANOVA Labs).

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