Curso de Introduction to Data Science and AI using Python
Esta es una introducción de 5 días a Data Science y Artificial Intelligence (AI).
El curso se imparte con ejemplos y ejercicios utilizando Python
Programa del Curso
Introducción a Data Science/AI
- Adquisición de conocimiento a través de los datos
- Representación del conocimiento
- Creación de valor
- Data Science Resumen
- Ecosistema de IA y nuevo enfoque de la analítica
- Tecnologías clave
Data Science Flujo de trabajo
- Crisp-dm
- Preparación de los datos
- Planificación de modelos
- Construcción de maquetas
- Communication
- Despliegue
Data Science Tecnologías
- Languages Se utiliza para la creación de prototipos
- Big Data Tecnologías
- Soluciones integrales a problemas comunes
- Introducción al lenguaje Python
- Integración Python con Spark
IA en Business
- Ecosistema de IA
- Ética de la IA
- Cómo impulsar la IA en los negocios
Fuentes de datos
- Tipos de datos
- SQL frente a NoSQL
- Almacenamiento de datos
- Preparación de los datos
Data Analysis – Enfoque estadístico
- Probabilidad
- Statistics
- Modelización estadística
- Aplicaciones en los negocios usando Python
Aprendizaje automático en los negocios
- Supervisado vs no supervisado
- Forecasting Problemas
- Problemas de clasificación
- Problemas de agrupación en clústeres
- Detección de anomalías
- Motores de recomendación
- Minería de patrones de asociación
- Resolución de problemas de ML con el lenguaje Python
Aprendizaje profundo
- Problemas en los que fallan los algoritmos de ML tradicionales
- Resolver problemas complicados con Deep Learning
- Introducción a Tensorflow
Procesamiento del lenguaje natural
Visualización de datos
- Informes visuales de los resultados del modelado
- Errores comunes en la visualización
- Visualización de datos con Python
De los datos a la decisión: la comunicación
- Generar impacto: narración de historias basada en datos
- Efectos de influencia
- Gestión de Data Science proyectos
Requerimientos
Ninguno
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Testimonios (4)
El curso es muy interesante siendo el principal enfoque actualmente
mohamed taher - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Ahmed fue muy interactivo y no tuvo problema en responder cualquier tipo de pregunta Buena presentación y fluidez en el desarrollo del curso
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Traducción Automática
Oyente útil y atento.. interactivo
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Traducción Automática
Presentación del tema conocimientos cronograma
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Traducción Automática
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- Instale y configure Anaconda componentes y bibliotecas.
- Comprender los conceptos básicos, las características y los beneficios de Anaconda.
- Administre paquetes, entornos y canales con Anaconda Navigator.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configura el entorno de desarrollo necesario para empezar a desarrollar aplicaciones web con Flask.
- Conozca los conceptos y técnicas avanzadas para proyectos de Flask del mundo real.
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- Obtenga información sobre las integraciones avanzadas de Flask para escalar aplicaciones web.
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- Más información sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
- Explora el análisis de datos.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
- Comprenda las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
- Aproveche GPUs para acelerar las canalizaciones de datos y análisis de extremo a extremo.
- Implemente la preparación de datos acelerada GPU y ETL con cuDF y Apache Arrow.
- Aprenda a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
- Cree visualizaciones de datos y ejecute análisis de gráficos con cuXfilter y cuGraph.
Scientific Computing with Python SciPy
7 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar SciPy para crear funciones informáticas científicas avanzadas con Python.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear funciones de computación científica.
- Aprovechar al máximo las características de SciPy mediante la realización de ejemplos prácticos de operaciones complejas.
- Implementar y optimizar algoritmos y funciones matemáticas para resolver problemas científicos.
- Diseñar estructuras de datos y métodos de interpolación para la visualización, el procesamiento y el análisis.