Flujos de Trabajo de ML en AWS con SageMaker, Almacenamiento y Fundamentos de Seguridad

Construir modelos de machine learning es solo la mitad de la batalla; desplegarlos de forma segura y gestionar pipelines de datos eficientemente en la nube es lo que diferencia a los proyectos exitosos. Este curso basado en texto te guiará a través de los servicios esenciales de AWS necesarios para diseñar, asegurar y gestionar flujos de trabajo de ML robustos. Pasarás de comprender la teoría básica de ML a estructurar arquitecturas en la nube seguras y escalables utilizando SageMaker y los servicios de almacenamiento de AWS asociados. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de ML en la nube y los componentes centrales de la arquitectura de SageMaker. - Configurar soluciones de almacenamiento seguro utilizando S3, políticas de IAM y cifrado KMS para datos de entrenamiento sensibles. - Diseñar flujos de trabajo de ML de extremo a extremo utilizando SageMaker Pipelines para el entrenamiento automatizado de modelos. - Aplicar las mejores prácticas de seguridad, incluyendo configuraciones de VPC privadas y control de acceso granular. - Gestionar el ciclo de vida de los datos y las opciones de almacenamiento optimizadas para el entrenamiento de modelos de alto rendimiento. - Practicar la resolución de problemas comunes de pipelines, almacenamiento y errores de permisos a través de escenarios escritos. El curso comienza con conceptos fundamentales de almacenamiento en la nube y gestión de identidad antes de progresar a guías de configuración paso a paso para flujos de trabajo de SageMaker. Estudiarás patrones arquitectónicos del mundo real y configuraciones de seguridad a través de explicaciones escritas claras y detalladas y fragmentos de código. Este curso está diseñado para aspirantes a profesionales de la nube, científicos de datos y desarrolladores nuevos en los servicios de ML de AWS, que no requieren experiencia previa en ingeniería de la nube. Comienza a construir flujos de trabajo de machine learning seguros y escalables en AWS hoy mismo.