O que você aprenderá
- Entender a finalidade dos principais serviços da Amazon, como: AWS, S3, EC2, IAM e SageMaker
- Integrar o SageMaker com o serviço de armazenamento de dados S3
- Resolver problemas de regressão e classificação utilizando o Linear Leaner e o XGBoost
- Detectar outliers com o algoritmo Random Cut Forest
- Classificar imagens com redes neurais convolucionais, utilizando o algoritmo pré-definido no AWS
- Realizar o deploy de modelos de aprendizagem (endpoint) de máquina para acesso externo
- Codificar em Python utilizando o SageMaker Studio, que é a principal IDE para programar em Python no AWS
- Implementar soluções de aprendizado de máquina utilizando os algoritmos disponíveis no Amazon AWS
- Prever séries temporais utilizando o algoritmo DeepAR da área de Deep Learning
- Reduzir a dimensionalidade de bases de dados com PCA (Principal Component Analysis)
- Integrar a biblioteca TensorFlow com o AWS
- 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
Publicado em junho de 2022
Muito bom este curso!
Objetivo claro e bem definido. Vamos as próximas aulas!
Acabei de começar e já estou adorando. Gosto de cursos que explicam todos os detalhes e abordam todas as variáveis possíveis, com uma didática que parte do princípio de que, se estamos aprendendo, não sabemos.
Hoje, a maioria dos cursos é superficial ou parte do pressuposto de que já sabemos tudo o que está subentendido, o que prejudica o aprendizado e desengaja.
Parabéns, professor!
n/d
Agradeço professor pela sua dedicação e por compartilhar um pouco o seu conhecimento.
Ótimo curso.
Parabéns!
Curso incrível, o instrutor fala pausadamente e explica tudo em detalhes.
Todos os códigos utilizados no curso são fornecidos e ainda tem links para a documentacão. Sagemaker fica muito fácil para quem realizou o curso.
Conteúdo magnífico!
show
Eu gosto muito do jeito paciente que o instrutor explica
Sensacional, extremamente didático e de fácil entendimento.
Muito bom o curso. Bem didático e cada etapa é bem explicada e com exemplos práticos.
Conteúdo claro e objetivo.
Ótimo curso
Curso muito completo, abordando a teoria e implementando exemplos de casos reais na AWS.
muita informação nova
Curso muito bom e completo, professor explica muito bem e as atividades são muito boas.
Muito bom o curso, o professor explica muitoo bem
Excelente Jones, Parabéns
até agora boa,
Muito bem explicado
Um curso muito completo, complexo, mas com uma explicação bem clara e didática. Por outro lado, chega a ser um pouco superficial em uma espécie de receita de bolo, não explica muito bem a “história por trás” ou o mecanismo de funcionamento, vai simplesmente jogando os comandos associados à sintaxe de funcionamento de cada algoritmo. Contudo, não deixa de ser um excelente ponto de partida para quem está ingressando nessa área.
Salve Professor Jones! Curso sensacional, didático e com explicações detalhadas sobre a implementação dos códigos para obtenção
dos resultados dos experimentos nos estudos de caso, disponibilizando os “links” referentes aos códigos de implementação previstos na documentação da AWS, bem como de outros estudos relacionados ao aprendizado de máquina, que ajudam a reduzir a curva de aprendizado, além de esclarecer aspectos administrativos na utilização da plataforma da AWS. Obrigado!
excelente didática
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 !
Curso enxuto e direto ao ponto, mas sem buracos nas explicacões que são feitas em transições suaves e contínuas de aprendizado. Muito bom curso.
Excelente. Simples e Prático. Direto ao ponto.
Muito bom o curso
Excelente Professor
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O professor explica com calma e bem detalhado.