About Course
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
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