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
