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[100% OFF] AWS ML Engineer Associate: Examen y Simulacros
Domine la certificación AWS ML Engineer Associate con preguntas de práctica y simulación realista del examen.
Course Description
¿Quieres prepararte para la certificación AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate? Este curso está diseñado para ayudarte a evaluar tus conocimientos, reforzar tus habilidades técnicas y practicar con preguntas relacionadas con los principales dominios del examen oficial de AWS.
La certificación AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate valida las competencias necesarias para preparar datos, desarrollar modelos de machine learning, implementar soluciones y mantener pipelines de aprendizaje automático utilizando Amazon SageMaker y otros servicios de AWS.
Con este curso de preparación, podrás poner a prueba tus conocimientos mediante 6 exámenes de práctica completos, diseñados para ayudarte a familiarizarte con los conceptos técnicos, las preguntas basadas en escenarios y los temas fundamentales de la certificación.
¿Qué aprenderás?
Preparar, transformar, limpiar y validar datos para proyectos de machine learning utilizando servicios de AWS.
Utilizar Amazon S3, AWS Glue, SageMaker Data Wrangler y otros servicios para gestionar datos.
Seleccionar, entrenar y evaluar modelos de machine learning con Amazon SageMaker.
Aplicar técnicas de ingeniería de características y optimización de hiperparámetros.
Desplegar modelos utilizando SageMaker Endpoints, Serverless Inference y Batch Transform.
Crear y automatizar pipelines de machine learning mediante SageMaker Pipelines y AWS CodePipeline.
Supervisar modelos para identificar desviaciones de datos y degradación del rendimiento.
Implementar prácticas de seguridad, cifrado, control de acceso y monitorización en soluciones de ML.
¿Qué incluye este curso?
6 exámenes de práctica: múltiples oportunidades para evaluar tus conocimientos y reforzar los conceptos de la certificación.
Explicaciones detalladas: comprende por qué una respuesta es correcta y por qué las demás opciones no lo son.
Preguntas técnicas y basadas en escenarios: practica situaciones relacionadas con la implementación de soluciones de machine learning en AWS.
Cobertura de los dominios oficiales: trabaja los principales temas incluidos en el examen AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate.
Preparación orientada al examen: familiarízate con el estilo de las preguntas y mejora tu capacidad para identificar las soluciones técnicas adecuadas.
Dominios del examen que se cubren
Preparación de datos para Machine Learning (28 %): ingesta, transformación, limpieza, validación e ingeniería de características.
Desarrollo de modelos de ML (26 %): selección de algoritmos, entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y evaluación de modelos.
Implementación y orquestación de flujos de trabajo de ML (22 %): despliegue, automatización, integración continua y gestión de modelos.
Monitorización, mantenimiento y seguridad de soluciones de ML (24 %): detección de desviaciones, supervisión, protección y mantenimiento de modelos.
¿Para quién es este curso?
Este curso está dirigido a ingenieros de machine learning, científicos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores de software, profesionales de inteligencia artificial y candidatos que desean prepararse para la certificación AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate.
También es adecuado para profesionales que utilizan Amazon SageMaker y desean reforzar sus conocimientos sobre el ciclo de vida completo de las soluciones de machine learning en AWS.
Prepárate para tu próximo paso profesional
Practica, identifica tus áreas de mejora y consolida tus conocimientos sobre los servicios de machine learning de Amazon Web Services.
Inscríbete y comienza a prepararte con 6 exámenes de práctica y explicaciones detalladas para la certificación AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate.
Nota: Este curso es un recurso independiente de preparación y no está afiliado, respaldado ni patrocinado por Amazon Web Services (AWS). La realización de los simulacros no garantiza la aprobación del examen oficial.