CloudLabs for EDU: pionero en la formación en Machine Learning con laboratorios preconfigurados

Según el informe “Jobs on the Rise” de LinkedIn, AI y Machine Learning son las competencias principales que impulsan el crecimiento del empleo. Según lo informado, se ha registrado un aumento del 75% en las ofertas de empleo durante los últimos cuatro años. Sorprendentemente, no hay indicios de que esta tendencia vaya a frenarse. Los expertos predicen un aumento del 200% en las oportunidades laborales en Machine Learning para 2030. Esto genera una enorme demanda de profesionales (educadores y estudiantes de TI) formados en los aspectos específicos del ML. Como resultado, los institutos planean ampliar su plan de estudios en ML y AI. Y lo que es más importante, están haciendo todo lo posible para hacer la transición a la nube, permitiendo que estudiantes y educadores estén en sintonía, compartiendo recursos y conocimientos.

¿Qué es el Machine Learning? Un resumen rápido

Un subconjunto popular de la AI, el Machine Learning consiste en crear máquinas inteligentes capaces de aprender de la experiencia, eliminando la necesidad de una programación explícita. Se trata de una técnica avanzada de creación de modelos analíticos, basada en el análisis y procesamiento de datos. Continúa buscando patrones y sigue tomando decisiones informadas, a menudo con una intervención humana mínima.

¿Por qué los institutos están más interesados en lanzar planes de estudio de Machine Learning basados en la nube?

Al trasladar el plan de estudios de Machine Learning a la nube, los institutos pueden aprovechar una serie de ventajas convincentes.

• Resulta sencillo para las instituciones experimentar con las capacidades de sus cursos de Machine Learning y escalar a medida que aumenta la demanda.
• Trasladarse a la nube también facilita que educadores y estudiantes permanezcan conectados y continúen aprendiendo a su propio ritmo y conveniencia.
• En la nube, los institutos pueden permitir que sus estudiantes aprovechen múltiples entornos preconfigurados - AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform - sin que sea obligatorio que estos últimos tengan un conocimiento profundo de AI o Machine Learning.

Aspectos a considerar antes de trasladar su plan de estudios de Machine Learning a la nube

A continuación, un breve repaso de todos los puntos clave que los institutos deben tener en cuenta antes de trasladar su plan de estudios de Machine Learning a la nube:

• Mayor flexibilidad en cuanto a la asignación de recursos: la formación en ML implica experimentar con diversos hiperparámetros, configuraciones y algoritmos. Con el curso basado en la nube, los estudiantes deben poder implementar fácilmente y acceder a máquinas virtuales/laboratorios desde cualquier sistema operativo de su elección (Linux/Mac/Windows). Esta flexibilidad permite una mayor exploración del espacio del modelo y un rendimiento mejorado.
• Disponibilidad de entornos de laboratorio práctico preconfigurados: el proveedor de la nube debe ofrecer acceso a laboratorios especializados preconstruidos para cursos de ML. Los laboratorios deben ser autoguiados, sencillos de configurar y venir equipados con guías de laboratorio detalladas.
• Privacidad completa: al utilizar recursos en la nube, las instituciones deben poder beneficiarse de seguridad de nivel empresarial (Microsoft SSPA, SOC2 Type 2, pruebas de penetración, GDPR y CCPA), eliminando la necesidad de contar con experiencia o infraestructura interna. El trabajo de curso y la formación en ML suelen implicar información de identificación personal. Los proveedores de servicios en la nube deben emplear medidas de seguridad estrictas, incluyendo controles de acceso, cifrado de datos y certificaciones de cumplimiento, para garantizar la confidencialidad total.

La experiencia de CloudLabs for EDU

Continúe con la lectura para entender cómo CloudLabs for EDU revoluciona la formación en Machine Learning, ayudando a los institutos a trasladar y continuar ofreciendo cursos de ML en la nube.

• Catálogo completo de laboratorios preconfigurados – los institutos pueden elegir entre un catálogo completo de laboratorios preconfigurados, adecuados para cursos de certificación de Microsoft, Azure Advanced Bootcamps, Check Point, Cyber Security, SEED y cursos de AI y Machine Learning.
• CERO dependencias de hardware/software – ¡los laboratorios son fáciles de implementar! Los participantes están LIBRES de dependencias adicionales de software o hardware. Todo lo que necesita es acceso a un PC con navegador y una conexión a internet estable.
• Shadow VM – los instructores/educadores pueden conectarse a los laboratorios de los participantes en un instante, ofreciendo soluciones rápidas, revisando su progreso y proporcionando comentarios específicos.
• Validación de laboratorio – con esta función añadida, resulta sencillo supervisar el progreso de los estudiantes y hacer seguimiento de la finalización del laboratorio.
• Compatible con diferentes casos de uso – los laboratorios, fáciles de implementar, resultan adecuados para múltiples casos de uso: programación y ciberseguridad, ciencia de datos, Machine Learning, AI, DevOps y administración de sistemas, hackathons e investigación segura.
• Compatibilidad multiplataforma - los laboratorios prácticos son compatibles con entornos AWS, GCP, Azure, Jupyter, M365, MS Teams, Power Platform y VS Code.
• Controles administrativos avanzados – los administradores pueden programar el tiempo de actividad del laboratorio, hacer seguimiento del consumo y supervisar los créditos de laboratorio con automatización completa. Los laboratorios, cuando permanecen inactivos durante un periodo determinado (los administradores pueden definir el tiempo), se apagarán automáticamente. Ahorrando así en recursos y costes.
• Soporte 24x7 – un equipo dedicado de profesionales está disponible 24x7, ofreciendo resoluciones rápidas a las complejidades técnicas que enfrentan los participantes al operar los laboratorios.

CloudLabs ayuda a Wayne Community College a ofrecer una experiencia de aprendizaje impactante en Machine Learning y AI con sus laboratorios preconfigurados de AI-900

Wayne Community College pudo encontrar una solución de laboratorio práctico preconfigurado y autoguiado para su programa CSC 215 - Machine Learning. El instituto y sus estudiantes conocieron los laboratorios preconstruidos de AI-900, que incluían 17 módulos por usuario. Además, los laboratorios venían completos con exámenes de práctica y guías detalladas.

A continuación, una lista completa de los requisitos que planteó el instituto:

• Materiales didácticos integrales que guiaran a los estudiantes a través de las tareas del laboratorio.
• Wayne Community College quería ayudar a los miembros del profesorado a dedicar un tiempo considerable a tareas de alta prioridad, en lugar de dedicarse únicamente a desarrollar materiales del curso y gestionar recursos. Además, existía la preocupación de lidiar con la escasez de recursos.

El mundo está lleno de datos, y el Machine Learning (ML), con el tiempo, se está convirtiendo en una habilidad esencial, necesaria para aprovechar el verdadero poder de los datos y convertirlos en conocimiento. Sin embargo, para que las personas puedan continuar con esta conversión, es esencial que se formen en ML, y los institutos educativos que lanzan cursos de formación en ML en la nube no hacen más que facilitar las cosas. Para ayudarlos en el proceso, CloudLabs ha desarrollado laboratorios preconfigurados y autoguiados, que también se pueden personalizar.

¡Wayne Community College ya forma parte de nuestro éxito en la nube! Usted puede ser el siguiente.

Para obtener una experiencia práctica de nuestros laboratorios, ¡reserve una demostración con nosotros!

También puede descargar el caso de estudio aquí, si desea obtener una visión completa de las soluciones que CloudLabs ofreció a Wayne Community College.