Cursos de Ciencia de Datos en Lèon

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 Lèon (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 Lèon (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 Lèon (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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Lèon (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.