A quién va dirigido
Orientada a profesionales con experiencia intermedia o avanzada en machine learning y en el uso de AWS. Requiere conocimientos sólidos en estadística, Python, ciencia de datos y arquitectura cloud. Es ideal para quienes buscan demostrar la capacidad de llevar modelos de IA desde la experimentación hasta sistemas productivos escalables dentro del ecosistema AWS.
Objetivos del curso
Conocer la certificación y obtener tu credencial
Comprender los requisitos del examen, el temario oficial y el valor profesional de la certificación.
Diseñar soluciones de machine learning en AWS
Seleccionar servicios, arquitecturas y algoritmos adecuados para resolver distintos problemas de negocio.
Preparar y transformar datos
Implementar pipelines de datos y aplicar técnicas de feature engineering en AWS.
Entrenar, evaluar y optimizar modelos
Utilizar Amazon SageMaker y frameworks como TensorFlow, PyTorch y MXNet para modelado avanzado.
Desplegar y operar soluciones de ML
Implementar MLOps, monitorización, automatización y escalabilidad de modelos en entornos productivos.
Contenidos
El examen
Test de opción múltiple y respuesta múltiple basado en escenarios prácticos.
65 preguntas.
180 minutos (3 horas).
Validez 3 años.
¿Por qué certificarse?
Es una de las certificaciones más prestigiosas en machine learning en la nube.
Demuestra dominio avanzado en IA aplicada a gran escala dentro del proveedor cloud líder del mercado.
Los profesionales certificados destacan por su capacidad para construir sistemas predictivos robustos y automatizados, con alta demanda y salarios competitivos a nivel global.
Además, abre puertas a roles estratégicos en IA, MLOps y arquitectura de soluciones inteligentes en organizaciones internacionales.
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