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Temario del curso
Introducción a Google Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: características y limitaciones
- Creación y gestión de cuadernos
- Aceleradores de hardware y configuración del tiempo de ejecución
Programación de Python en la Nube
- Celdas de código, markdown y estructura del cuaderno
- Instalación de paquetes y configuración del entorno
- Guardado y versionado de cuadernos en Google Drive
Procesamiento y Visualización de Datos
- Carga y análisis de datos desde archivos, Google Sheets o APIs
- Uso de Pandas, Matplotlib y Seaborn
- Streaming y visualización de conjuntos de datos grandes
Aprendizaje Automático con Colab Pro
- Uso de Scikit-learn y TensorFlow en Colab
- Entrenamiento de modelos en GPU/TPU
- Evaluación y ajuste del rendimiento del modelo
Trabajo con Frameworks de Aprendizaje Profundo
- Uso de PyTorch con Colab Pro
- Gestión de memoria y recursos de tiempo de ejecución
- Guardado de puntos de control y registros de entrenamiento
Integración y Colaboración
- Montaje de Google Drive y carga de conjuntos de datos compartidos
- Colaboración a través de cuadernos compartidos
- Exportación a GitHub o PDF para distribución
Optimización del Rendimiento y Mejores Prácticas
- Gestión de la duración de la sesión y los tiempos de espera
- Organización eficiente del código en cuadernos
- Consejos para tareas de larga duración o de nivel de producción
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Experiencia en la programación con Python
- Familiaridad con cuadernos Jupyter y análisis de datos básico
- Comprensión de flujos de trabajo comunes de aprendizaje automático
Audiencia
- Científicos de datos y analistas
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de Python que trabajan en proyectos de IA o investigación
14 Horas