Building a Machine Learning Ready Organization (Spanish from Latin America)

Descripción del cursoEn este curso, se proporcionan los componentes necesarios para que una organización adopte con éxito el machine learning (ML).• Nivel del curso: Fundamental• Duración: 30 minutosNota: 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.ActividadesEste curso incluye presentaciones, videos y evaluaciones de conocimientos.Objetivos del cursoEn este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:• Describir cómo adaptar una organización para que logre y mantenga el éxito mediante el uso del MLDestinatarios previstosEste 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 previosRecomendamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos:• Introduction to Machine Learning: Art of the Possible• Planning a Machine Learning ProjectEsquema del cursoMódulo 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