AWS Machine Learning Specialty MLS-C01 — Guía de estudio
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Esta guía cubre en profundidad cada dominio del MLS-C01. Elige un dominio para profundizar o recórrelos en orden.
Los dominios
- Ingeniería de Datos e Ingeniería de Características — Desafío: Convertir eventos de clic en formato CSV de streaming a Parquet en S3 con evolución del esquema, producir vectores de características
- Análisis Exploratorio de Datos y Visualización — Desafío: Identificar los segmentos de clientes con mayor probabilidad de abandonar (churn) en los próximos seis meses y establecer una
- Modelado — Supervisado y No Supervisado (ML Clásico) — Desafío: Identificar casos de uso supervisados/no supervisados factibles y un pipeline de bajo costo para entrenar modelos iniciales con
- Deep Learning y Visión por Computadora — Desafío: Construir y desplegar un modelo de conteo de colas preciso y de baja latencia que respete la seguridad de los datos (S3 privado, KMS) y
- Procesamiento de Lenguaje Natural y Habla — Desafío: Identificar los temas más discutidos a partir de comentarios ruidosos y a menudo cortos, manejando argot, emojis y miles de nombres
- Series Temporales y Pronóstico — Desafío: Producir previsiones de demanda probabilísticas calibradas a 30 días por cada par SKU-tienda que tengan en cuenta los días festivos y
- Entrenamiento, Entrenamiento Distribuido y Optimización de Hiperparámetros — Desafío: Pronosticar miles de series temporales con historiales largos e importancia desequilibrada (las roturas de stock cuestan más que el
- Despliegue, Inferencia y Servicio (Implementación y Operaciones de ML) — Desafío: Proporcionar predicciones de baja latencia sobre una ventana móvil de eventos de 10 minutos, redactar la PII antes del entrenamiento del
- Seguridad, Privacidad y Cumplimiento — Desafío: Garantizar el cifrado de extremo a extremo y la conectividad de red privada para el entrenamiento y el alojamiento, restringir las
- MLOps, Monitoreo, Etiquetado y Gobernanza de Modelos — Desafío: Entregar detección de anomalías de baja latencia en sitios remotos cuando la conectividad es intermitente, mientras se recopila
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