CURSO MACHINE LEARNING ON GOOGLE CLOUD (MLGC)
¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de problemas puede resolver? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares en este momento? ¿Cómo puede mejorar la calidad de los datos y realizar análisis de datos exploratorios? ¿Cómo se puede configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante el descenso de gradientes? En este curso Machine Learning on Google Cloud (MLGC), aprenderá a escribir modelos de aprendizaje automático distribuidos que escalen en Tensorflow 2.x, realizar ingeniería de características en BQML y Keras, evaluar curvas de pérdida y realizar ajustes de hiperparámetros, y entrenar modelos a escala con Cloud AI Platform.
Duración:
5 días
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
Preparación para la certificación
• Examen GCP-MLE
• Certificación Lograda: Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer
Beneficios
Diploma Oficial Google Cloud Platform
Manual Digital Google Cloud Platform
Laboratorios Oficiales Google Cloud Platform
Garantía ExecuTrain
Curso dirigido a:
Este curso está destinado a:
- Aspirantes a científicos e ingenieros de datos de aprendizaje automático.
- Científicos de aprendizaje automático, científicos de datos y analistas de datos que desean exponerse al aprendizaje automático en la nube mediante TensorFlow 2.xy Keras.
- Ingenieros de datos.
Requisitos previos:
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben tener:
- Alguna familiaridad con los conceptos básicos de aprendizaje automático.
- Competencia básica con un lenguaje de secuencias de comandos: se prefiere Python.
C E R T I F I C A C I Ó N
Google Cloud Certified Professional
Machine Learning Engineer
¿Qué es Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer ?
La certificación Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer es una credencial avanzada que valida la capacidad de un profesional para diseñar, construir y operar soluciones de machine learning (ML) en Google Cloud Platform (GCP). Esta certificación está orientada a aquellos que desean demostrar su competencia en la implementación de modelos de ML para resolver problemas complejos y optimizar procesos empresariales en la nube.
La certificación Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer es una valiosa credencial para los profesionales que buscan demostrar y validar sus habilidades en machine learning utilizando Google Cloud, ofreciendo numerosos beneficios tanto a nivel personal como organizacional.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
-
Diseño y Construcción de Modelos de Machine Learning
- Selección de Modelos: Elegir los algoritmos y modelos de ML adecuados para diferentes tipos de problemas.
- Desarrollo de Modelos: Diseñar, desarrollar, entrenar y ajustar modelos de ML utilizando herramientas como TensorFlow y AI Platform.
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Implementación y Gestión de Modelos de ML
- Despliegue de Modelos: Implementar modelos de ML en producción utilizando AI Platform y otros servicios de GCP.
- Monitorización y Mantenimiento: Supervisar el rendimiento de los modelos en producción y realizar el mantenimiento necesario para asegurar su eficiencia y precisión.
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Optimización y Escalabilidad
- Optimización de Modelos: Optimizar modelos de ML para mejorar su rendimiento y reducir costos.
- Escalabilidad: Diseñar soluciones de ML que puedan escalar según la demanda utilizando la infraestructura de GCP.
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Seguridad y Cumplimiento
- Protección de Datos: Implementar medidas de seguridad para proteger los datos utilizados y generados por los modelos de ML.
- Cumplimiento Normativo: Asegurar que las soluciones de ML cumplan con las normativas y regulaciones vigentes.
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Análisis y Visualización de Resultados
- Análisis de Datos: Utilizar herramientas de análisis de datos para interpretar y entender los resultados de los modelos de ML.
- Visualización: Crear visualizaciones efectivas para comunicar los resultados de los modelos a las partes interesadas.
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Automatización de Pipelines de ML
- Automatización: Construir y mantener pipelines de ML automatizados que incluyan las etapas de ingesta, procesamiento, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.
- MLOps: Implementar prácticas de MLOps para gestionar de manera eficiente el ciclo de vida de los modelos de ML.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso “Machine Learning on Google Cloud”, los participantes aprenderán una amplia variedad de habilidades y conceptos esenciales para diseñar, construir y operar soluciones de machine learning en Google Cloud Platform (GCP).
Introducción a Machine Learning en Google Cloud
- Fundamentos de Machine Learning: Comprender los conceptos básicos de machine learning, incluyendo tipos de algoritmos y modelos, así como las aplicaciones comunes de machine learning.
- Servicios de Machine Learning de Google Cloud: Familiarizarse con los servicios de machine learning que ofrece GCP, como AI Platform, AutoML, y APIs preentrenadas.
Preparación y Exploración de Datos
- Recolección y Preparación de Datos: Aprender a recolectar, limpiar y preparar datos para el entrenamiento de modelos de machine learning.
- Exploración de Datos: Utilizar técnicas de análisis exploratorio de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos.
Construcción y Entrenamiento de Modelos
- Modelos Supervisados y No Supervisados: Desarrollar y entrenar modelos supervisados y no supervisados utilizando TensorFlow y otras herramientas de machine learning.
- Ajuste de Hiperparámetros: Optimizar los modelos ajustando hiperparámetros para mejorar su rendimiento
Evaluación y Validación de Modelos
- Métricas de Evaluación: Comprender y aplicar métricas de evaluación para medir el rendimiento de los modelos de machine learning.
- Validación Cruzada: Implementar técnicas de validación cruzada para asegurar que los modelos generalicen bien a datos no vistos.
Implementación y Despliegue de Modelos
- Despliegue en AI Platform: Aprender a desplegar modelos en producción utilizando AI Platform, asegurando que los modelos estén disponibles para su uso en aplicaciones reales.
- APIs de Machine Learning: Integrar modelos de machine learning en aplicaciones utilizando APIs preentrenadas de Google Cloud, como la API de Visión y la API de Lenguaje Natural.
Automatización de Pipelines de Machine Learning
- Pipelines de ML: Construir y automatizar pipelines de machine learning que incluyan las etapas de ingesta, procesamiento, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.
- MLOps: Implementar prácticas de MLOps para gestionar de manera eficiente el ciclo de vida de los modelos de machine learning.
Optimización y Escalabilidad
- Optimización de Modelos: Aprender técnicas para optimizar los modelos de machine learning y mejorar su precisión y eficiencia.
- Escalabilidad: Diseñar soluciones de machine learning que puedan escalar según la demanda utilizando la infraestructura de GCP.
Seguridad y Cumplimiento
- Protección de Datos: Implementar medidas de seguridad para proteger los datos utilizados y generados por los modelos de machine learning.
- Cumplimiento Normativo: Asegurar que las soluciones de machine learning cumplan con las normativas y regulaciones vigentes.
Análisis y Visualización de Resultados
- Interpretación de Resultados: Analizar e interpretar los resultados generados por los modelos de machine learning para obtener insights valiosos.
- Visualización de Datos: Crear visualizaciones efectivas utilizando herramientas como Google Data Studio para comunicar los resultados a las partes interesadas.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
Módulos
Módulo 1: Cómo Google Hace Machine Learning
- Desarrollar una estrategia de datos alrededor del machine learning.
- Examinar casos de uso que luego se reinventan a través de una lente de ML.
- Reconocer los sesgos que el ML puede amplificar.
- Aprovechar las herramientas y el entorno de Google Cloud Platform para hacer ML.
- Aprender de la experiencia de Google para evitar errores comunes.
- Llevar a cabo tareas de ciencia de datos en notebooks colaborativos en línea.
- Invocar modelos de ML preentrenados desde Cloud AI Platform.
Módulo 2: Lanzamiento en Machine Learning
- Describir cómo mejorar la calidad de los datos.
- Realizar análisis exploratorio de datos.
- Construir y entrenar modelos de aprendizaje supervisado.
- Optimizar y evaluar modelos utilizando funciones de pérdida y métricas de rendimiento.
- Mitigar problemas comunes que surgen en el machine learning.
- Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y escalables.
Módulo 3: Introducción a TensorFlow 2.x
- Crear modelos de machine learning con TensorFlow 2.x y Keras.
- Describir los componentes clave de TensorFlow 2.x.
- Usar la biblioteca tf.data para manipular datos y grandes conjuntos de datos.
- Utilizar las API Secuencial y Funcional de Keras para la creación de modelos simples y avanzados.
- Entrenar, desplegar y poner en producción modelos de ML a escala con Cloud AI Platform.
Módulo 4: Ingeniería de Características
- Comparar los aspectos clave requeridos de una buena característica.
- Combinar y crear nuevas combinaciones de características a través de cruces de características.
- Realizar ingeniería de características utilizando BQML, Keras y TensorFlow 2.x.
- Entender cómo preprocesar y explorar características con Cloud Dataflow y Cloud Dataprep.
- Entender y aplicar cómo TensorFlow transforma características.
Módulo 5: El Arte y la Ciencia del Machine Learning
- Optimizar el rendimiento del modelo con ajuste de hiperparámetros.
- Experimentar con redes neuronales y ajustar el rendimiento.
- Mejorar las características del modelo de ML con capas de incrustación.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
Anteriromente tome el curso de PL-100 y ahora terminé el curso PL-200 , algo que le califico con 10 es que los instructores son personas con mucha experiencia y tiene todos los conocimientos para sacarte de dudas, son pacientes y puedes sacar mucho provecho de ello, recomiendo ampliamante esta empresa de capacitación.
Buena opción de capacitación, los instructores respetuosos y capacitados.
Acabo de terminar curso de Introduction to Python y sinceramente el instructor dejó todo el contenido muy claro, la dinámica práctica del curso excepcional. Felicidades
Tomé con ellos el Curso de Power BI y la verdad excelente, la organización y el instructor muy buenos. Recomendado ampliamente.
Acabo de terminar el curso de Power BI que tomé en línea con ellos, la verdad me gustó mucho, el instructor super paciente y muy bien capacitado, explicó las actividades paso por paso y se aseguraba de que todo el grupo fuera siguiendo punto por punto cada ejercicio para que nadie se quedara atrás.Muy recomendado. 🙂
Tome el curso de VMWARE Vsphere 8 install and configurationEl instructor muy capacitado y atendio diversas dudas incluso aunque fuera temas mas avanzados al alcance del curso, una atencion excelente ya que en otros lados me a tocado que solo lo que es al momento y ya, totalmente recomendado
Tome el curso de ITIL 4 en linea la cual me gusto mucho porque el instructor realizo actividades dinamicas , realizamos actividades interactivas en Miro, tambien se hacian preguntas de cada modulo desde mentimeter. El instructor viene muy bien preparado y con conocimiento entendible.
Yo tome el curso de power BI, el profesor muy profecional y preparado, el curso lo impartio muy dinamico. aprendi tanto el uso general de la herramienta como las posibles aplicaciones. lo recomiendo.
Excelente empresa para capacitarte en tecnologías de información. Altamente recomendable.
Excelente curso muy profesional siempre es una forma eficiente de capacitarte y con garantia de cada curso Excelente desde Monterrey
tomé el curso de RH294; Los instructores fueron muy profesionales al igual que el curso; La atención de Executrain es inigualable y sin duda volveré a solicitarles cursos/certificaciones
Tomé un curso de Power BI y me agradó la forma en que se imparte. Clases prácticas, entrenamiento en plataformas, presentaciones claras y precisas. Instructor capacitado y con gran facilidad para explicar.
Tomé el curso de Power BI con ellos y la verdad me gusto mucho. El instructor esta muy bien capacitado, explica muy bien y el curso fié teórico y practico lo que permite reforzar y saber el por que de cada proceso y lo intuitivo que se vuelve el curso con cada práctica.
Super recomendable para recibir capacitaciones especializadas sobre tecnología. Instructores calificados y certificados que enseñan con laboratorios pre configurados.He tomado cursos con ellos antes de la pandemia y hace poco volví a asistir para presentar exámenes de certificación, no han cambiado en su buen servicio y atención.
Tomé el curso de Scrum Master con ellos y la verdad me encantó. La instructora esta muy bien capacitada, explica muy bien y el curso fué teórico práctico lo cuál lo hizo muy interesante y me permitió hacer networking con profesionales de otras empresas.
Excelente profesor, con mucha experiencia en el sector; y fue un curso a un costo muy accesible para la compañía, incluía certificación. tuve problemas con los labs pero si hicieron lo posible para dejarlos una semana mas.
un curso muy interesante, buen instructor,contenido excelenteFundamentals of Ethical Hacking and Penetration Testing
buena opción en capacitación, atención excelente y te brindan muy buen servicio, sus cursos excelentes
Excelente la atencion durante los cursos virtuales, asi como los instructores cuentan con aplios conocimientos en el tema.Recomendables cien por ciento
Tomé el curso de manera remota, muy buena disposición del instructor cumpliendo con las expectativas y respondiendo todas las dudas de los participantes. El material utilizado para el desarrollo de las actividades muy bueno y nos sirve como guía para trabajos futuros.
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¿Por qué aprender Machine Learning on Google Cloud?
Aprender “Machine Learning on Google Cloud” ofrece numerosos beneficios tanto a nivel profesional como organizacional.
1. Acceso a Tecnologías Avanzadas
- Herramientas de Vanguardia: Google Cloud Platform (GCP) ofrece una variedad de herramientas avanzadas para machine learning, como TensorFlow, AI Platform, y AutoML, que son ampliamente utilizadas en la industria.
- Modelos Preentrenados: GCP proporciona APIs preentrenadas que permiten incorporar capacidades avanzadas de machine learning en aplicaciones sin necesidad de entrenar modelos desde cero.
2. Desarrollo de Habilidades en Machine Learning
- Fundamentos y Avances: Aprenderás desde los conceptos básicos de machine learning hasta técnicas avanzadas como el ajuste de hiperparámetros y la ingeniería de características.
- Experiencia Práctica: El curso incluye laboratorios prácticos que te permiten aplicar lo aprendido en escenarios del mundo real, proporcionando experiencia directa en el uso de herramientas y servicios de GCP.
3. Mejora de las Oportunidades Profesionales
- Alta Demanda: Las habilidades en machine learning son altamente demandadas en el mercado laboral actual. Este curso te prepara para roles avanzados en ciencia de datos y machine learning.
- Certificación: Completar el curso te prepara para obtener certificaciones reconocidas de Google Cloud, como el Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, lo que valida tus habilidades y conocimientos oficialmente.
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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI)
Esta clase Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI) de un día dirigida por un instructor proporciona una descripción general de los productos y servicios de Google Cloud Platform.
Architecting with Google Cloud Platform: Design and Process (AGCP-DP)
Esta clase Architecting With Google Cloud Platform: Design And Process (Agcp-Dp) de capacitación de dos días dirigida por un instructor prepara a los estudiantes para crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google.
Architecting with Google Compute Engine (AGCE)
Esta clase Architecting With Google Compute Engine (Agce) de tres días dirigida por un instructor presenta a los participantes la infraestructura completa y flexible y los servicios de plataforma proporcionados por Google Cloud Platform
Networking in Google Cloud Platform (NGCP)
Este curso Networking in Google Cloud Platform (NGCP) de 2 días dirigido por un instructor brinda a los participantes un estudio amplio de las opciones de redes en Google Cloud Platform.