Cursos de Ciencia de los datos en Santa Cruz

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santa Cruz (en línea o presencial) está dirigida a profesionales con conocimientos básicos que deseen comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin tener que construir modelos desde cero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el concepto y los beneficios de los modelos preentrenados.
• Explorar diversas arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Afinar un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos sencillos de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que desean utilizar AWS Cloud9 para optimizar sus flujos de trabajo de ciencia de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de ciencia de datos en AWS Cloud9.
• Realizar análisis de datos utilizando Python, R y Jupyter Notebook en Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con servicios de datos de AWS como S3, RDS y Redshift.
• Utilizar AWS Cloud9 para el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático.
• Optimizar flujos de trabajo basados en la nube para el análisis y procesamiento de datos.

Esta formación en vivo con instructor en Santa Cruz (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo entrenamiento, validación y despliegue de modelos mediante Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santa Cruz (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y profesionales de TI de nivel principiante que desean aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y navegar por Google Colab.
• Escribir y ejecutar código Python básico.
• Importar y gestionar conjuntos de datos.
• Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.

Python es un lenguaje de programación que ha alcanzado una gran popularidad en el sector financiero. Adoptado por los principales bancos de inversión y fondos hedge, se utiliza para desarrollar una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas centrales de negociación hasta sistemas de gestión de riesgos.

En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a utilizar Python para crear aplicaciones prácticas que resuelvan diversos problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
• Descargar, instalar y mantener las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
• Seleccionar y utilizar los paquetes de Python más adecuados y las técnicas de programación necesarias para organizar, visualizar y analizar datos financieros procedentes de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Desarrollar aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de la inversión y otros aspectos.
• Diagnosticar incidencias, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Audiencia objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Especialistas cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Combina conferencias, discusiones, ejercicios y una intensa práctica hands-on.

Nota

• Este entrenamiento tiene como objetivo ofrecer soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales del sector financiero. Sin embargo, si existen temas, herramientas o técnicas específicas que desee agregar o profundizar, por favor contáctenos para coordinarlo.

Explora enfoques prácticos de la Ciencia de Datos y la IA mediante Python: equipa a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento del lenguaje natural, big data con Spark y narrativa basada en datos; Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica preparatoria para el mercado laboral.

La plataforma KNIME Analytics es una opción líder de código abierto para la innovación basada en datos, ayudándote a descubrir el potencial oculto en tus datos, extraer nuevas perspectivas o predecir futuros escenarios. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutarse, un amplio conjunto de herramientas integradas y la mayor variedad de algoritmos avanzados disponibles, KNIME Analytics Platform es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista de negocios.

Este curso sobre KNIME Analytics Platform ofrece una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME para familiarizarse con KNIME, aprender a utilizarlo de manera más efectiva y crear informes claros y exhaustivos basados en flujos de trabajo de KNIME.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos que desean usar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está dirigido a participantes sin conocimientos de programación, que pretenden utilizar herramientas punteras para implementar escenarios de análisis.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar KNIME.
• Construir escenarios de ciencia de datos
• Entrenar, probar y validar modelos
• Implementar la cadena de valor completa de los modelos de ciencia de datos

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso o obtener más información sobre este programa, contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santa Cruz (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los paradigmas clave del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales de datos.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos de Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.