Curso de Google Colab Pro: Scalable Python and AI Workflows in the Cloud

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

Este taller impartido por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y profesionales de IT principiantes que desean aprender las bases de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

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

By the end of this training, participants will be able to:

This instructor-led, live training in México (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and data analysts who wish to learn Python programming from scratch using Google Colab.

• Understand the basics of Python programming language.
• Implement Python code in Google Colab environment.
• Utilize control structures to manage the flow of a Python program.
• Create functions to organize and reuse code effectively.
• Explore and use basic libraries for Python programming.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel principiante que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure y navegue Google Colab para la visualización de datos.
• Cree varios tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilice Seaborn para técnicas de visualización avanzadas.
• Personalice los gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interprete y presente datos de manera efectiva utilizando herramientas visuales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure y navegue Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender y aplicar varios algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilice bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimice y evalúe los modelos de aprendizaje automático de forma eficaz.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure y navegue Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implemente modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrene y evalúe modelos de aprendizaje profundo.
• Utilice las funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de NLP utilizando Python en Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural.
• Preprocese y limpie datos de texto para tareas de NLP.
• Realice análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
• Trabaje con datos de texto con Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su conocimiento de los modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementar modelos de manera efectiva usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implemente modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimice el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Implemente modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real con Google Colab.
• Colabore y gestione proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construya y entrene redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aproveche Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión artificial.
• Implemente modelos de visión artificial para aplicaciones del mundo real.
• Utilice el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos de CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en México (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de la IA utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan a través de prueba y error.
• Optimice el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQN).
• Entrena a los agentes en entornos simulados con OpenAI Gimnasio.
• Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilice Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplique los modelos ARIMA para pronosticar las tendencias de los datos.
• Utilice la biblioteca Prophet de Facebook para obtener pronósticos flexibles.
• Visualice los datos de series temporales y los resultados de las previsiones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos e ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen usar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de big data con Google Colab y Spark.
• Procese y analice grandes conjuntos de datos de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualice big data en un entorno colaborativo.
• Integre Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones de atención médica avanzadas utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implemente modelos de IA para el cuidado de la salud usando Google Colab.
• Utilice la IA para el modelado predictivo de datos sanitarios.
• Analice imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explore las consideraciones éticas en las soluciones de atención médica basadas en IA.