AWS
Building a Machine Learning Ready Organization
Descripción del curso: En este curso, se proporcionan los componentes necesarios para que una organización adopte con éxito el machine learning (ML).
• Nivel del curso: Fundamental
• Duración: 30 minutos Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.
Actividades: Este curso incluye presentaciones, videos y evaluaciones de conocimientos.
Objetivos del curso: En este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:
• Describir cómo adaptar una organización para que logre y mantenga el éxito mediante el uso del ML Destinatarios previstos: Este curso está dirigido a los siguientes destinatarios:
• Líderes empresariales sin conocimientos técnicos y demás responsables de la toma de decisiones empresariales que estén, o vayan a estar, involucrados en proyectos de ML
• Participantes del programa AWS Machine Learning Embark y de los talleres de descubrimiento del Machine Learning Solutions Lab (MLSL) Requisitos previos: Recomendamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos:
• Introduction to Machine Learning: Art of the Possible
• Planning a Machine Learning Project Esquema del curso: Módulo 1: ¿De qué modo puedo preparar mi organización para que utilice el ML?
• ¿De qué modo puedo preparar mi organización para que utilice el ML?
• ¿Cómo puede ayudarme AWS?
• ¿Qué otras estrategias puedo adoptar para garantizar que la organización obtenga buenos resultados?
• ¿Qué enfoque de cambio cultural resulta adecuado para mi organización? Módulo 2: ¿Cómo hago para evaluar mi estrategia de datos?
• ¿Cómo hago para evaluar mi estrategia de datos?
• ¿Cómo puedo mejorar mi estrategia de datos? Módulo 3: ¿Qué debo hacer para crear una cultura de aprendizaje y colaboración?
• ¿Qué debo hacer para crear una cultura de aprendizaje y colaboración?
• ¿Qué es un científico de datos?
• ¿Cuáles son las habilidades que debe poseer un científico de datos?
• ¿Cómo es un equipo piloto de ML?
• ¿Qué otros roles secundarios necesitaré?
• ¿Cuáles son las responsabilidades principales? Módulo 4: ¿Cómo comienzo mi camino hacia el ML?
• ¿Cómo comienzo mi camino hacia el ML?
• ¿Cómo es el camino a seguir por una organización en materia de ML?
• ¿Cuál es un ejemplo de caso empresarial relacionado con el progreso de una organización? Módulo 5: Conclusión
• Nivel del curso: Fundamental
• Duración: 30 minutos Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.
Actividades: Este curso incluye presentaciones, videos y evaluaciones de conocimientos.
Objetivos del curso: En este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:
• Describir cómo adaptar una organización para que logre y mantenga el éxito mediante el uso del ML Destinatarios previstos: Este curso está dirigido a los siguientes destinatarios:
• Líderes empresariales sin conocimientos técnicos y demás responsables de la toma de decisiones empresariales que estén, o vayan a estar, involucrados en proyectos de ML
• Participantes del programa AWS Machine Learning Embark y de los talleres de descubrimiento del Machine Learning Solutions Lab (MLSL) Requisitos previos: Recomendamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos:
• Introduction to Machine Learning: Art of the Possible
• Planning a Machine Learning Project Esquema del curso: Módulo 1: ¿De qué modo puedo preparar mi organización para que utilice el ML?
• ¿De qué modo puedo preparar mi organización para que utilice el ML?
• ¿Cómo puede ayudarme AWS?
• ¿Qué otras estrategias puedo adoptar para garantizar que la organización obtenga buenos resultados?
• ¿Qué enfoque de cambio cultural resulta adecuado para mi organización? Módulo 2: ¿Cómo hago para evaluar mi estrategia de datos?
• ¿Cómo hago para evaluar mi estrategia de datos?
• ¿Cómo puedo mejorar mi estrategia de datos? Módulo 3: ¿Qué debo hacer para crear una cultura de aprendizaje y colaboración?
• ¿Qué debo hacer para crear una cultura de aprendizaje y colaboración?
• ¿Qué es un científico de datos?
• ¿Cuáles son las habilidades que debe poseer un científico de datos?
• ¿Cómo es un equipo piloto de ML?
• ¿Qué otros roles secundarios necesitaré?
• ¿Cuáles son las responsabilidades principales? Módulo 4: ¿Cómo comienzo mi camino hacia el ML?
• ¿Cómo comienzo mi camino hacia el ML?
• ¿Cómo es el camino a seguir por una organización en materia de ML?
• ¿Cuál es un ejemplo de caso empresarial relacionado con el progreso de una organización? Módulo 5: Conclusión
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Dudas frecuentes
1
¿Cuándo comienza la formación?
En OpenWebinars las formaciones no tienen fecha de inicio y de final.
Cada curso tiene una fecha de publicación y desde ese día estarán 100% disponible todos los contenidos del curso para los usuarios suscritos a alguno de nuestros planes.
2
¿Cuál es el precio?
En OpenWebinars no vendemos formaciones.
Tenemos diferentes tipos de suscripciones, que te dará acceso completo a todas las formaciones de la plataforma y a las nuevas que vamos lanzando, siempre y cuando tu suscripción esté activa (como Spotify con la música o Netflix con las películas y series).
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