Certificación internacional AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA‑C01)

El curso AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) prepara a los profesionales para construir, operacionalizar, desplegar y mantener soluciones y pipelines de machine learning (ML) escalables y seguros en AWS. Bajo el enfoque del Método de Aprendizaje Práctico, los participantes…

40 horas
Certificado Oficial
Instructores Expertos
Aprendizaje Online
Certificación internacional AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA‑C01)
AWS Academy Member Institution logo

Módulos del Curso

Módulo 1: Fundamentos de Machine Learning e IA en AWS

  • Ecosistema de servicios de ML e IA en la nube

  • Arquitectura base de soluciones de ML

  • Uso de servicios de IA listos para usar (Amazon Rekognition, Comprehend, etc.)

  • Opciones de almacenamiento de datos (Amazon S3, EFS, FSx)

  • Ingesta de datos en streaming (Amazon Kinesis, Apache Kafka)

  • Formatos de datos y mecanismos de extracción

  • Limpieza y procesamiento de datos (AWS Glue, AWS Glue DataBrew)

  • Ingeniería de características con Amazon SageMaker Data Wrangler

  • Almacenamiento y gestión con SageMaker Feature Store

  • Integridad de datos y mitigación de sesgos (SageMaker Clarify)

  • Algoritmos integrados de Amazon SageMaker

  • Modelos fundacionales y plantillas (Amazon Bedrock, SageMaker JumpStart)

  • Evaluación de viabilidad y selección de enfoques

  • Entornos de entrenamiento y frameworks soportados (TensorFlow, PyTorch)

  • Optimización y ajuste de hiperparámetros (AMT)

  • Técnicas de regularización y prevención de sobreajuste

  • Métricas de rendimiento y depuración del modelo (SageMaker Model Debugger)

  • Opciones de inferencia y tipos de endpoints (Tiempo real, Serverless, Batch)

  • Contenedores para ML (Amazon ECR, BYOC en SageMaker)

  • Infraestructura como Código (AWS CloudFormation, AWS CDK) y Auto Scaling

  • Principios de CI/CD aplicados a Machine Learning

  • Orquestación de flujos de trabajo con Amazon SageMaker Pipelines

  • Integración de repositorios y automatización (CodePipeline, CodeBuild, EventBridge)

  • Monitorización de inferencia y detección de desviación o drift (SageMaker Model Monitor)

  • Optimización de rendimiento y costos de infraestructura (Spot Instances, Cost Explorer)

  • Gobernanza y seguridad (Roles IAM, políticas, aislamiento de VPC y cifrado)

Descripción del Curso

El curso AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) prepara a los profesionales para construir, operacionalizar, desplegar y mantener soluciones y pipelines de machine learning (ML) escalables y seguros en AWS. Bajo el enfoque del Método de Aprendizaje Práctico, los participantes reciben un paquete de entrada a la nube para aplicar conceptos en entornos reales a través de talleres y laboratorios prácticos, aprendiendo a ingerir y transformar datos, entrenar y refinar modelos, automatizar la orquestación con pipelines CI/CD y asegurar los flujos de trabajo de ML. Al finalizar, dominarás soluciones operativas clave como el despliegue de modelos y endpoints (Amazon SageMaker), la monitorización profunda del rendimiento de la inferencia (SageMaker Clarify y Model Monitor), y la optimización de la infraestructura, dejándote totalmente preparado para desempeñarte con eficacia como Ingeniero de Machine Learning y aprobar con éxito el nuevo examen de certificación internacional.

Objetivos del Curso

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • Ingerir, transformar y preparar datos para el modelado, garantizando la integridad de la información y mitigando sesgos mediante el uso de herramientas como AWS Glue y Amazon SageMaker Data Wrangler
  • Seleccionar, entrenar y refinar modelos de ML, eligiendo los algoritmos adecuados, optimizando hiperparámetros y evaluando las métricas de rendimiento
  • Automatizar el aprovisionamiento y los flujos de trabajo configurando pipelines de integración y entrega continuas (CI/CD) utilizando SageMaker Pipelines y herramientas de orquestación de AWS
  • Monitorizar y optimizar la inferencia en producción, detectando la desviación de datos (drift) y anomalías utilizando Amazon SageMaker Model Monitor y SageMaker Clarify
  • Implementar seguridad y cumplimiento avanzados para cargas de trabajo de ML en AWS, incluyendo controles de acceso (IAM), anonimización de datos y aislamiento seguro de red (VPC)
  • Administrar y optimizar la infraestructura de ML, seleccionando los recursos informáticos y de almacenamiento adecuados para el entrenamiento y la inferencia mientras se controlan los costos
  • Prepararse para la certificación AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01), garantizando el dominio de las mejores prácticas de ingeniería de ML en la nube

Prerrequisitos

Cursos Requeridos

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

  • Contar con la certificación AWS Certified Cloud Practitioner (o capacitación equivalente) o demostrar al menos 1 año de experiencia práctica usando Amazon SageMaker y otros servicios de AWS para la ingeniería de ML, además de experiencia en roles afines (Data Engineer, DevOps, Software Developer o Data Scientist)
  • Conocimientos sólidos de algoritmos comunes de Machine Learning, fundamentos de ingeniería de datos (formatos, ingesta y transformación de datos), junto con una comprensión básica de pipelines de CI/CD e Infraestructura como Código (IaC)
  • Familiaridad con las mejores prácticas de ingeniería de software, herramientas de consulta de datos, repositorios de control de versiones (ej
  • Git) y dominio de al menos un lenguaje de programación orientado a datos y ML (idealmente Python)

¿Qué Incluye Este Curso?

Nuestra Oferta de Valor Beneficio para el Participante o Empresa
Certificación internacional AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA‑C01) 40 horas
• Temas de refuerzo E-learning y materiales exclusivos y simuladores • Plataforma complementaria con recursos digitales, guías de estudio, grabaciones de apoyo y simuladores de examen.
• Modelo educativo en modalidad flexible (presencial o remoto en vivo) • Posibilidad de elegir modalidad sin perder la interacción humana y el acompañamiento docente.
• Enfoque en empleabilidad y desempeño profesional y preparación para examen. • Preparación orientada a certificación, desempeño laboral y escalamiento profesional basado en la práctica, potenciado con el apoyo de la IA.
• Integración de Inteligencia Artificial en el aprendizaje • Los estudiantes utilizan herramientas IA para reforzar comprensión, practicar exámenes y potenciar su productividad.
• Certificación Internacional incluida • Aval oficial con reconocimiento global. Incluye exámenes de certificación y acceso a la plataforma del partner.
• Laboratorios en entornos reales de aprendizaje. • Experiencia práctica ilimitada con cuentas reales de laboratorio y acceso a infraestructura cloud profesional.
• Clases en vivo con instructores expertos certificados. • Formación guiada y personalizada con acompañamiento directo en tiempo real, no es OFF Line. Clases grabadas solo para repaso.
• Atención personalizada, grupos reducidos. • Seguimiento individual, evaluaciones de progreso y soporte técnico durante la formación.
• Soporte post-certificación y acceso extendido a recursos • Asistencia posterior, acceso a materiales y actualizaciones continuas.
• Metodología práctica y proyectos reales y/o simulados. • Aprendizaje aplicado: simulaciones, casos de negocio, proyectos y entornos reales de nube.
• Certificados de Aprobación y/o participación. • Certificación Internacional de AWS Academy Member Institution

• Infinity Training Institute EEUU: Diploma Certificación Internacional en inglés

• Aula Matriz IETDH Colombia - Certificado de participación

¿Por qué elegir Infinity Training Institute?

1. Certificaciones internacionales garantizadas

2. No somos una plataforma automática, ni autoestudio mediante videos
Ofrecemos formación en vivo —presencial o remota— con instructores expertos y enfoque práctico desde el primer día. Nuestro diferencial es el acompañamiento personalizado pre y post certificación, evaluaciones técnicas rigurosas e integración estratégica de IA para que el participante no solo obtenga una credencial, sino que logre una mejora medible en su productividad y competitividad profesional.

3. Formación diseñada para el mercado laboral actual
Experiencia aplicable de inmediato en entrevistas, pruebas técnicas y ambientes laborales reales.

4. Proyectos reales o simulados con estándares internacionales
El estudiante ingresa a ambientes reales como Azure, AWS, Google Cloud, Oracle Cloud, desarrolla proyectos reales o simulados, o sea construye un portafolio técnico demostrable dependiendo del tipo de curso o certificación que haya elegido.

5. Resultados comprobados
Más del 95% de nuestros egresados obtiene certificación oficial y mejora laboralmente en menos de seis meses.

6. Garantía de Nivel de competencia
Si el estudiante durante el proceso formativo práctico, no alcanza un nivel de desempeño mínimo del 75%, deberá repetir el curso(sin costo adicional) si y solo si el instructor así lo determina, y el estudiante ha mostrado el compromiso y asistencia mínima a clases exigida por el modelo.

Metodología de Aprendizaje

En Infinity Training Institute aplicamos metodología integral en constante evolución, centrada en el aprendizaje práctico, potenciada por Inteligencia Artificial, que permite personalizar la enseñanza, evaluar desempeños y optimizar la preparación para certificaciones internacionales, con instructores certificados, laboratorios reales, simuladores y plataformas e-learning. El participante aprende haciendo, desarrollando competencias técnicas y profesionales en grupos reducidos, seguimiento personalizado y soporte pre y post-certificación. Infinity Training Institute: Aprende. Aplica. Certifícate. Trasciende.

Opciones de Pago

Realiza tu pago de manera rápida, segura y confiable

  • Para pagos mediante transferencia bancaria, solicita los detalles al correo customerservice@infinityti.org

Se requiere iniciar sesión

Para continuar con tu inscripción, debes iniciar sesión o crear una cuenta.

Descripción del Curso

El curso AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) prepara a los profesionales para construir, operacionalizar, desplegar y mantener soluciones y pipelines de machine learning (ML) escalables y seguros en AWS. Bajo el enfoque del Método de Aprendizaje Práctico, los participantes reciben un paquete de entrada a la nube para aplicar conceptos en entornos reales a través de talleres y laboratorios prácticos, aprendiendo a ingerir y transformar datos, entrenar y refinar modelos, automatizar la orquestación con pipelines CI/CD y asegurar los flujos de trabajo de ML. Al finalizar, dominarás soluciones operativas clave como el despliegue de modelos y endpoints (Amazon SageMaker), la monitorización profunda del rendimiento de la inferencia (SageMaker Clarify y Model Monitor), y la optimización de la infraestructura, dejándote totalmente preparado para desempeñarte con eficacia como Ingeniero de Machine Learning y aprobar con éxito el nuevo examen de certificación internacional.

Objetivos del Curso

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • Ingerir, transformar y preparar datos para el modelado, garantizando la integridad de la información y mitigando sesgos mediante el uso de herramientas como AWS Glue y Amazon SageMaker Data Wrangler
  • Seleccionar, entrenar y refinar modelos de ML, eligiendo los algoritmos adecuados, optimizando hiperparámetros y evaluando las métricas de rendimiento
  • Automatizar el aprovisionamiento y los flujos de trabajo configurando pipelines de integración y entrega continuas (CI/CD) utilizando SageMaker Pipelines y herramientas de orquestación de AWS
  • Monitorizar y optimizar la inferencia en producción, detectando la desviación de datos (drift) y anomalías utilizando Amazon SageMaker Model Monitor y SageMaker Clarify
  • Implementar seguridad y cumplimiento avanzados para cargas de trabajo de ML en AWS, incluyendo controles de acceso (IAM), anonimización de datos y aislamiento seguro de red (VPC)
  • Administrar y optimizar la infraestructura de ML, seleccionando los recursos informáticos y de almacenamiento adecuados para el entrenamiento y la inferencia mientras se controlan los costos
  • Prepararse para la certificación AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01), garantizando el dominio de las mejores prácticas de ingeniería de ML en la nube

Prerrequisitos

Cursos Requeridos

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

  • Contar con la certificación AWS Certified Cloud Practitioner (o capacitación equivalente) o demostrar al menos 1 año de experiencia práctica usando Amazon SageMaker y otros servicios de AWS para la ingeniería de ML, además de experiencia en roles afines (Data Engineer, DevOps, Software Developer o Data Scientist)
  • Conocimientos sólidos de algoritmos comunes de Machine Learning, fundamentos de ingeniería de datos (formatos, ingesta y transformación de datos), junto con una comprensión básica de pipelines de CI/CD e Infraestructura como Código (IaC)
  • Familiaridad con las mejores prácticas de ingeniería de software, herramientas de consulta de datos, repositorios de control de versiones (ej
  • Git) y dominio de al menos un lenguaje de programación orientado a datos y ML (idealmente Python)

¿Qué Incluye Este Curso?

Nuestra Oferta de Valor Beneficio para el Participante o Empresa
Certificación internacional AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA‑C01) 40 horas
• Temas de refuerzo E-learning y materiales exclusivos y simuladores • Plataforma complementaria con recursos digitales, guías de estudio, grabaciones de apoyo y simuladores de examen.
• Modelo educativo en modalidad flexible (presencial o remoto en vivo) • Posibilidad de elegir modalidad sin perder la interacción humana y el acompañamiento docente.
• Enfoque en empleabilidad y desempeño profesional y preparación para examen. • Preparación orientada a certificación, desempeño laboral y escalamiento profesional basado en la práctica, potenciado con el apoyo de la IA.
• Integración de Inteligencia Artificial en el aprendizaje • Los estudiantes utilizan herramientas IA para reforzar comprensión, practicar exámenes y potenciar su productividad.
• Certificación Internacional incluida • Aval oficial con reconocimiento global. Incluye exámenes de certificación y acceso a la plataforma del partner.
• Laboratorios en entornos reales de aprendizaje. • Experiencia práctica ilimitada con cuentas reales de laboratorio y acceso a infraestructura cloud profesional.
• Clases en vivo con instructores expertos certificados. • Formación guiada y personalizada con acompañamiento directo en tiempo real, no es OFF Line. Clases grabadas solo para repaso.
• Atención personalizada, grupos reducidos. • Seguimiento individual, evaluaciones de progreso y soporte técnico durante la formación.
• Soporte post-certificación y acceso extendido a recursos • Asistencia posterior, acceso a materiales y actualizaciones continuas.
• Metodología práctica y proyectos reales y/o simulados. • Aprendizaje aplicado: simulaciones, casos de negocio, proyectos y entornos reales de nube.
• Certificados de Aprobación y/o participación. • Certificación Internacional de AWS Academy Member Institution

• Infinity Training Institute EEUU: Diploma Certificación Internacional en inglés

• Aula Matriz IETDH Colombia - Certificado de participación

¿Por qué elegir Infinity Training Institute?

1. Certificaciones internacionales garantizadas

2. No somos una plataforma automática, ni autoestudio mediante videos
Ofrecemos formación en vivo —presencial o remota— con instructores expertos y enfoque práctico desde el primer día. Nuestro diferencial es el acompañamiento personalizado pre y post certificación, evaluaciones técnicas rigurosas e integración estratégica de IA para que el participante no solo obtenga una credencial, sino que logre una mejora medible en su productividad y competitividad profesional.

3. Formación diseñada para el mercado laboral actual
Experiencia aplicable de inmediato en entrevistas, pruebas técnicas y ambientes laborales reales.

4. Proyectos reales o simulados con estándares internacionales
El estudiante ingresa a ambientes reales como Azure, AWS, Google Cloud, Oracle Cloud, desarrolla proyectos reales o simulados, o sea construye un portafolio técnico demostrable dependiendo del tipo de curso o certificación que haya elegido.

5. Resultados comprobados
Más del 95% de nuestros egresados obtiene certificación oficial y mejora laboralmente en menos de seis meses.

6. Garantía de Nivel de competencia
Si el estudiante durante el proceso formativo práctico, no alcanza un nivel de desempeño mínimo del 75%, deberá repetir el curso(sin costo adicional) si y solo si el instructor así lo determina, y el estudiante ha mostrado el compromiso y asistencia mínima a clases exigida por el modelo.

Metodología de Aprendizaje

En Infinity Training Institute aplicamos metodología integral en constante evolución, centrada en el aprendizaje práctico, potenciada por Inteligencia Artificial, que permite personalizar la enseñanza, evaluar desempeños y optimizar la preparación para certificaciones internacionales, con instructores certificados, laboratorios reales, simuladores y plataformas e-learning. El participante aprende haciendo, desarrollando competencias técnicas y profesionales en grupos reducidos, seguimiento personalizado y soporte pre y post-certificación. Infinity Training Institute: Aprende. Aplica. Certifícate. Trasciende.

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