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O que você aprenderá

  • Entender a finalidade dos principais serviços da Amazon, como: AWS, S3, EC2, IAM e SageMaker
  • Codificar em Python utilizando o SageMaker Studio, que é a principal IDE para programar em Python no AWS
  • Integrar o SageMaker com o serviço de armazenamento de dados S3
  • Implementar soluções de aprendizado de máquina utilizando os algoritmos disponíveis no Amazon AWS
  • Resolver problemas de regressão e classificação utilizando o Linear Leaner e o XGBoost
  • Prever séries temporais utilizando o algoritmo DeepAR da área de Deep Learning
  • Detectar outliers com o algoritmo Random Cut Forest
  • Reduzir a dimensionalidade de bases de dados com PCA (Principal Component Analysis)
  • Classificar imagens com redes neurais convolucionais, utilizando o algoritmo pré-definido no AWS
  • Integrar a biblioteca TensorFlow com o AWS
  • Realizar o deploy de modelos de aprendizagem (endpoint) de máquina para acesso externo
  • Utilizar a ferramenta autopilot de aprendizagem de máquina automática para realizar o processo completo na área de dados

Pré-requisitos

  • Lógica de programação
  • Programação básica em Python
  • Conhecimentos básicos sobre aprendizagem de máquina são desejáveis, porém, não obrigatórios

Descrição

A Amazon Web Services (AWS) é uma das plataformas de nuvem mais utilizadas do mundo, que oferece uma gama muito grande de serviços que podem ser utilizados pelas empresas. Estão disponíveis serviços nas áreas de computação, armazenamento, banco de dados, redes de computadores, blockchaim, robótica, satélite, dentre vários outros. Tais serviços podem ser utilizados nas mais diversas áreas de atuação, como por exemplo: publicidade, marketing, agricultura, setor automobilístico, educação, energia, governo, serviços financeiros, saúde, turismo e varejo. Dentro desse universo, também podem-se citar os serviços na área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) e Inteligência Artificial, sendo possível utilizar algoritmos pré-definidos juntamente com armazenamento na nuvem para cumprir todas as etapas do processo, desde a obtenção dos dados até criação do modelo final em produção.

A Amazon disponibiliza o SageMaker, que é um serviço que permite aos cientistas e engenheiros de dados construir, treinar e implantar modelos de ML para qualquer tipo de aplicação. Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão principalmente prática sobre como utilizar os recursos do Amazon SageMaker para treinar modelos de machine learning! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de aprendizado de máquina utilizando os recursos oferecidos pela Amazon! O curso está dividido em dez partes que abordam recursos e algoritmos diferentes. Veja abaixo alguns dos tópicos que serão implementados passo a passo:

  • Entender a finalidade dos principais serviços da Amazon, como: AWS, S3, EC2, IAM e SageMaker
  • Codificar em Python utilizando o SageMaker Studio, que é a principal IDE para programar em Python no AWS
  • Integrar o SageMaker com o serviço de armazenamento de dados S3
  • Implementar soluções de aprendizado de máquina utilizando os algoritmos disponíveis no Amazon AWS
  • Resolver problemas de regressão e classificação utilizando o Linear Leaner e o XGBoost
  • Prever séries temporais utilizando o algoritmo DeepAR da área de Deep Learning
  • Detectar outliers com o algoritmo Random Cut Forest
  • Reduzir a dimensionalidade de bases de dados com PCA (Principal Component Analysis)
  • Classificar imagens com redes neurais convolucionais, utilizando o algoritmo pré-definido no AWS
  • Integrar a biblioteca TensorFlow com o AWS
  • Realizar o deploy de modelos de aprendizagem (endpoint) de máquina para acesso externo
  • Utilizar a ferramenta autopilot de aprendizagem de máquina automática para realizar o processo completo na área de dados

Todos os códigos serão implementados passo a passo e com detalhes, inclusive com exercícios práticos ao final de cada seção. São mais de 120 aulas e mais de 16 horas de vídeos passo a passo!

Para quem é este curso

  • Praticantes de ciência de dados que desejam avançar em suas carreiras e construir seu portfólio
  • Qualquer pessoa interessada em inteligência artificial, ciência de dados, machine learning ou deep learning
  • Estudantes de graduação e pós-graduação que estejam cursando disciplinas sobre este assunto
  • Pessoas que queiram aprender a usar os recursos de machine learning da Amazon
  • Pessoas interessadas em estudar o AWS para futuramente estudarem para a certificação

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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edmundo ribeiro essington brown
Publicado 4 meses atrás
Estou aproveitando bastante o curso, não tenho skill de programação e o curso esta me ajudando a desenvolver este skill !

as explicacoes sao claras, alguns assuntos sao mais complexos, mas estou acompanhando tudo, estou fazendo o curso para ter uma noção geral da caixa de ML da AWS, depois vou para um segundo curso com foco na certificação. Parabens pelo curso, muito bom !

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Publicado 5 meses atrás
por Rodrigo da Silva Canario

Curso enxuto e direto ao ponto, mas sem buracos nas explicacões que são feitas em transições suaves e contínuas de aprendizado. Muito bom curso.

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Publicado 7 meses atrás
por Adans Dias

Excelente. Simples e Prático. Direto ao ponto.

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Publicado 8 meses atrás
por Luiz Renato Sassi

Muito bom o curso

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Publicado 10 meses atrás
por Cesar Alexandre de Mello

Excelente Professor

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Publicado 10 meses atrás
por Jefferson Adriel

Curso foda, não tinha muito conhecimento sobre Redes Neurais e graça ao curso tive um bom entendimento e um bom proveito também.

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Publicado 11 meses atrás
por Davi Santos Tavares

Bom

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Publicado 11 meses atrás
por André Couto

Muito esclarecedor!

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Publicado 11 meses atrás
por Jones Marion Cortes de Carvalho

Ótimo

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Publicado 11 meses atrás
por Miguel Eduardo da Silva

very good method learning

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