Preparatório AWS Certified Machine Learning Specialty
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Apresentação
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2. Engenharia de Dados
Amazon S3 - Visão Geral
S3 - Camadas de Armazenamento e Políticas de Ciclo de Vida
S3 - Segurança
Kineses Data Streams e Data Firehose
Prática: Kinesis Data Firehose
Kinesis Data Analytics
Prática: Kinesis Data Analytics
Kinesis Video Streams
Kinesis ML: Resumo
Glue Data Catalog e Crawlers
Prática: Glue Crawler e Catalog
Glue ETL
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Prática: Athena
Prática: Limpando Tudo
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Pipelines de Engenharia de Dados Completos
3. Análise Exploratória de Dados
Python em Ciência de Dados
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Tipos de Dados
Distribuições
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Athena
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Visualizações do Quicksight
Visão Geral do EMR
Spark no EMR
Notebooks do EMR e Segurança
Engenharia de Atributos
Imputando Dados Faltantes
Dados Desbalanceados
Outliers
Binning, Tranformação, Codificação, Normalização e Shuffling
SageMaker Ground Truth
4. Modelagem
Introdução a Deep Learning
Funções de Ativação
Redes Neurais Convolucionais (CNN)
Redes Neurais Recorrentes e LSTM
Deep Learning no EC2
Tuning de Redes Neurais
Técnicas de Regularização
Gradientes
Regularização L1 e L2
Matriz de Confusão
Métricas de Classificação
Ensemble Learning: Bagging & Boosting
Amazon SageMaker
Aprendizado Linear
XGBoost
Seq2Seq
DeepAR
BlazingText
Object2Vec
Detecção de Objetos
Classificação de imagens
Segmentação Semântica
Random Cut Forest
Neural Topic Model
LDA
KNN
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Ajuste Automático de Modelo
SageMaker e Spark
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Prática: CNN no EC2
Prática: CNN no EC2 Parte II
5. Implementação e Operação
SageMaker e Docker Containers
SageMaker on the Edge
Segurança com SageMaker
Segurança com SageMaker Parte II
Gerenciando Recursos SageMaker
Gerenciando Recursos SageMaker Parte II
Pipelines de inferência
Prática com Sagemaker Parte I
Prática com Sagemaker Parte II
Prática com Sagemaker Parte III
6. Juntando Tudo
Mais Materiais de Preparação
O que Esperar da Prova
7. Teste Prático
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