Cursos de Ciencia de Datos en Ciudad de México

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales con nivel básico que desean comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin tener que construirlos desde cero.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el concepto y las ventajas de utilizar modelos preentrenados.
• Explorar distintas 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 directo impartida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que deseen 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.

Este curso práctico, impartido por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial), está dirigido a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de machine learning, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos mediante Apache Airflow.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

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

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial), está dirigido a científicos de datos y profesionales de TI que desean aprender los conceptos básicos de ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Python es un lenguaje de programación que ha adquirido una gran popularidad en la industria financiera. Adquirido por los bancos de inversión y fondos de cobertura más grandes, se está utilizando para crear una amplia gama de aplicaciones financieras que van desde programas de negociación principales hasta sistemas de gestión de riesgos.

En este curso en vivo dirigido por instructores, los participantes aprenderán a usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver varios problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación de 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 para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de inversiones y más
• Solucionar problemas, integrar, desplegar y optimizar una aplicación de Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Cuantitativos

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva manual

Nota

• Esta capacitación tiene como objetivo brindar soluciones para algunos de los problemas principales que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tienes un tema, herramienta o técnica específica que deseas agregar o elaborar más, por favor contáctanos para organizarlo.

Se adentra en enfoques prácticos de Ciencia de Datos e IA mediante el uso de Python, proporcionando a los profesionales las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en entornos empresariales. Aborda flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento de lenguaje natural, big data con Spark y narrativa basada en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica orientada a la inserción laboral.

La Plataforma de Análisis KNIME es una opción líder de código abierto para la innovación basada en datos, lo que le ayuda a descubrir el potencial oculto en sus datos, obtener nuevas perspectivas o predecir futuros. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar, un amplio rango de herramientas integradas y la mayor elección de algoritmos avanzados disponibles, la Plataforma de Análisis KNIME es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista empresarial.

Este curso para la Plataforma de Análisis KNIME es una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME que deseen aprender cómo usarla más efectivamente, así como crear informes claros y detallados basados en flujos de trabajo de KNIME.

Esta capacitación en vivo (en línea o presencial) dirigida por un instructor está orientada a profesionales de datos que desean utilizar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está dirigido a una audiencia que no conoce la programación e intenciona usar herramientas de vanguardia para implementar escenarios de análisis.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso o saber más sobre este programa, contáctenos para organizarlo.

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

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los principales paradigmas 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 Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.