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Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica
4 students

Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica

Especialízate en inteligencia artificial en la nube de Amazon y aprueba el examen de ingeniería de aprendizaje.
Created byEdlan Silva
Last updated 12/2025
Spanish

What you'll learn

  • Ingeniería de datos para aprendizaje automático
  • Análisis exploratorio y preparación de datos
  • Entrenamiento y ajuste de modelos en SageMaker
  • Despliegue y operaciones de modelos (MLOps)

Included in This Course

396 questions
  • Examen #1 - Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica74 questions
  • Examen #2 - Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica68 questions
  • Examen #3 - Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica68 questions
  • Examen #4 - Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica63 questions
  • Examen #5 - Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica63 questions
  • Examen #6 - Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica60 questions

Description


Certified Machine Learning Engineer AWS Exámenes de práctica es la preparación de alto nivel que necesitas para validar tu experiencia en la implementación de modelos de inteligencia artificial utilizando la infraestructura de Amazon Web Services. El aprendizaje automático se ha convertido en una ventaja competitiva para las empresas, y AWS ofrece una de las plataformas más robustas del mercado: Amazon SageMaker. Este curso de práctica cubre los cuatro dominios esenciales del examen oficial de especialidad. El primer dominio es la Ingeniería de Datos, donde aprenderás a seleccionar las fuentes de datos correctas, realizar procesos de ETL y almacenar información de manera eficiente en S3. El segundo dominio trata sobre el Análisis Exploratorio de Datos, enfocándose en la limpieza de datos, la ingeniería de características y la visualización para entender patrones antes del entrenamiento. El tercer dominio es el Modelado, donde se evalúa tu capacidad para elegir los algoritmos adecuados (supervisados, no supervisados o aprendizaje por refuerzo), entrenar modelos, ajustar hiperparámetros y evaluar métricas de rendimiento. Aprenderás cuándo usar modelos integrados de SageMaker frente a algoritmos personalizados. El cuarto dominio es la Implementación y Operaciones de Machine Learning, también conocido como MLOps. Aquí practicarás cómo desplegar modelos en puntos finales (endpoints), realizar pruebas A/B y asegurar que la arquitectura sea escalable y segura utilizando IAM. Estos exámenes de práctica incluyen preguntas sobre servicios satélites como AWS Lambda, Kinesis, Glue y Step Functions que se integran en el ciclo de vida del aprendizaje automático. Cada pregunta viene con una explicación exhaustiva que vincula los conceptos de ciencia de datos con la arquitectura técnica de la nube. Al finalizar este entrenamiento, tendrás la confianza para enfrentar escenarios reales de producción y certificar tu conocimiento en una de las áreas más innovadoras de la tecnología actual.

Who this course is for:

  • Científicos de datos, Ingenieros de aprendizaje automático, Arquitectos de soluciones en la nube, Desarrolladores de IA.