AWS Machine Learning Specialty MLS-C01 — Guia de estudos
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Este guia aborda em profundidade cada domínio do MLS-C01. Escolha um domínio para se aprofundar ou percorra-os em ordem.
Os domínios
- Engenharia de Dados e Engenharia de Features — Desafio: Converter eventos de clique em CSV de streaming para Parquet no S3 com evolução de esquema, produzir vetores de características (feature
- Análise Exploratória de Dados e Visualização — Desafio: Identificar os segmentos de clientes com maior probabilidade de churn nos próximos seis meses e estabelecer um monitoramento para
- Modelagem — Supervisionada e Não Supervisionada (ML Clássico) — Desafio: Identificar casos de uso supervisionados/não supervisionados viáveis e um pipeline de baixo custo para treinar modelos iniciais com
- Deep Learning e Visão Computacional — Desafio: Construir e implantar um modelo de contagem de filas preciso e de baixa latência que respeite a segurança dos dados (S3 privado, KMS) e
- Processamento de Linguagem Natural e Fala — Desafio: Identificar os tópicos mais discutidos a partir de comentários ruidosos e frequentemente curtos, lidando com gírias, emojis e milhares
- Séries Temporais e Previsão — Desafio: Produzir previsões de demanda probabilísticas calibradas para 30 dias por par SKU-loja que levem em conta feriados e promoções, lidem
- Treinamento, Treinamento Distribuído e Otimização de Hiperparâmetros — undefined
- Implantação, Inferência e Serving (Implementação e Operações de ML) — Desafio: Fornecer predições de baixa latência em uma janela de eventos contínua de 10 minutos, redigir PII antes do treinamento do modelo,
- Segurança, Privacidade e Compliance — Desafio: Garantir a criptografia de ponta a ponta e a rede privada para treinamento e hospedagem, restringir os pulls de imagem a roles aprovadas
- MLOps, Monitoramento, Rotulagem e Governança de Modelos — Desafio: Fornecer detecção de anomalias de baixa latência em locais remotos quando a conectividade é intermitente, enquanto coleta telemetria
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