Simulado Certified Machine Learning Engineer AWS. A construção de soluções de inteligência artificial na nuvem da Amazon exige um domínio técnico que une ciência de dados e engenharia de software. Este conteúdo foi desenvolvido para fornecer uma base sólida e testar seus conhecimentos técnicos nos domínios fundamentais da engenharia de aprendizado de máquina na plataforma AWS. A descrição deste curso é extensa para garantir que abordamos cada detalhe necessário para sua aprovação. Ao longo deste teste prático, exploraremos profundamente a engenharia de dados, focando em serviços como AWS Glue, Amazon Kinesis e S3 para ingestão e transformação. Avaliaremos seu conhecimento em análise exploratória de dados e pré-processamento para treinamento de modelos. Um bloco crítico de questões foca na modelagem, abordando algoritmos integrados do Amazon SageMaker, treinamento distribuído e ajuste de hiperparâmetros. Investigaremos a implantação e operações de aprendizado de máquina, tratando de endpoints de inferência, monitoramento de modelos e pipelines automatizados com SageMaker Pipelines. Além disso, o teste prático explora a segurança em inteligência artificial, criptografia de dados e controle de acesso aos recursos de treinamento. Cada questão técnica é acompanhada de uma explicação detalhada para reforçar o aprendizado e sanar dúvidas sobre como otimizar o custo e a performance das soluções. Praticar com este material permite que o engenheiro desenvolva a confiança necessária para liderar projetos de inteligência artificial em larga escala. Ao concluir este treinamento, você estará apto a identificar a melhor arquitetura para cada desafio de negócio utilizando os serviços gerenciados da Amazon. O domínio desses conceitos é fundamental para profissionais que buscam se especializar na interseção entre dados e nuvem. Este curso representa a ferramenta ideal para validar seu conhecimento técnico rigoroso antes de investir no exame oficial de especialidade. O foco é a inteligência artificial aplicada e escalável.
What you'll learn
understand the principles of machine learning engineering
be proficient in using AWS services like Glue, Kinesis, and SageMaker
conduct exploratory data analysis and preprocess data for modeling
implement model training and hyperparameter tuning
deploy machine learning models and monitor their performance
ensure data security and manage access controls
Course objectives
provide a thorough grounding in data engineering and machine learning concepts
prepare students for the AWS specialty exam in machine learning
develop confidence in leading large-scale AI projects