[Atualizado para os recursos SageMaker mais recentes e novos serviços AWS ML. Bom aprendizado! ]
Preocupado em ser aprovado na certificação “AWS Certified Machine Learning” – exame de especialidade (MLS-C01)? Você deveria estar! Não há dúvida de que é uma das certificações da AWS mais difíceis e cobiçadas. Um conhecimento profundo de AWS e SageMaker não é suficiente para passar – você também precisa de um conhecimento profundo de aprendizado de máquina e as nuances de engenharia de atributos e ajuste de modelo que geralmente não são ensinados em livros ou salas de aula.
Este curso preparatório para certificação é ministrado por Fernando Amaral e Frank Kane, que passou nove anos trabalhando na própria Amazon na área de aprendizado de máquina. Frank fez e foi aprovado neste exame na primeira tentativa e sabe exatamente o que é preciso para você ser aprovado. Ainda, este curso foi preparado por Stephane Maarek, um especialista em AWS e popular instrutor de certificação da AWS na Udemy.
Além do curso em vídeo de 9 horas, um exame prático de 30 minutos é incluído, que consiste nos mesmos tópicos e estilo do exame real. Você também terá quatro laboratórios práticos que permitem praticar o que aprendeu e ganhar experiência valiosa em ajuste de modelo, engenharia de atributos e engenharia de dados.
Este curso está estruturado em quatro domínios testados para este exame: engenharia de dados, análise exploratória de dados, modelagem e implementação e operações de aprendizado de máquina. Alguns dos tópicos que abordaremos incluem:
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Data Lakes com S3
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AWS Glue e Glue ETL
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Kinesis data streams, firehose, and video streams
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DynamoDB
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Pipelines de dados, AWS Batch e Step Functions
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Usando scikit_learn
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Noções básicas de ciência de dados
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Atenas e Quicksight
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Elastic MapReduce (EMR)
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Apache Spark e MLLib
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Engenharia de atributos (imputação, outliers, binning, transformações, codificação e normalização)
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Ground Truth
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Fundamentos do Deep Learning
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Ajustando redes neurais e evitando overfitting
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Amazon SageMaker, incluindo SageMaker Studio, SageMaker Model Monitor, SageMaker Autopilot e SageMaker Debugger.
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Técnicas de regularização
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Avaliação de modelos de aprendizado de máquina (precisão, recall, F1, matriz de confusão etc.)
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Serviços de ML de alto nível: Comprehend, Translate, Polly, Transcribe, Lex, Rekognition e muito mais
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Práticas recomendadas de segurança com aprendizado de máquina na AWS
Machine learning é uma certificação avançada e é melhor abordada por alunos que já obtiveram a certificação de nível de associado na AWS e têm alguma experiência real no setor. Este exame não se destina a iniciantes da AWS.
