Capacitación en línea de Ciencia de los datos en México

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin construir modelos desde cero.

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

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos previamente entrenados.
• Explore varias arquitecturas de modelos previamente entrenadas y sus casos de uso.
• Ajuste un modelo previamente entrenado para tareas específicas.
• Implemente modelos previamente entrenados en proyectos sencillos de aprendizaje automático.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en México (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que deseen utilizar AWS Cloud9 para flujos de trabajo de ciencia de datos optimizados.

Al finalizar este curso, 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 y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
• Optimizar flujos de trabajo basados en la nube para análisis y procesamiento de datos.

Este curso de formación dirigido por un instructor en México (en línea o presencial) está orientado a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, la validación y el despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al final de este curso, 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 marcos y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) en México está dirigido a científicos de datos principiantes y profesionales de TI que desean aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al final de este curso, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) presenta la idea del desarrollo colaborativo en ciencia de datos y demuestra cómo usar Jupyter para rastrear y participar como equipo en el "ciclo de vida de una idea computacional".  Guía a los participantes a través de la creación de un proyecto de ciencia de datos de muestra basado en el ecosistema de Jupyter.

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

• Instale y configure Jupyter, incluida la creación e integración de un repositorio de equipo en Git.
• Utilice las funciones de Jupyter, como extensiones, widgets interactivos, modo multiusuario, etc., para habilitar la colaboración en proyectos.
• Cree, comparta y organice Jupyter Notebooks con los miembros del equipo.
• Elija entre Scala, Python, R, para escribir y ejecutar código en sistemas de big data como Apache Spark, todo a través de la interfaz de Jupyter.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean aprender y desarrollar sus carreras en Data Science utilizando Kaggle.

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

• Más información sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Explora el análisis de datos.
• Obtenga más información sobre Kaggle y cómo funciona.

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

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

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

• 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 y técnicas de programación más adecuados de Python para organizar, visualizar y analizar datos financieros de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y más
• Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Nota

• Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desee agregar o ampliar, por favor contáctenos para organizarlo.

Explora enfoques prácticos de Ciencia de Datos e IA con Python, equipando a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en entornos empresariales; Cubre los 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 narración de datos; Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica orientada a la empleabilidad.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar el ecosistema Anaconda para capturar, administrar e implementar paquetes y flujos de trabajo de análisis de datos en una sola plataforma.

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

• Instale y configure Anaconda componentes y bibliotecas.
• Comprender los conceptos básicos, las características y los beneficios de Anaconda.
• Administre paquetes, entornos y canales con Anaconda Navigator.
• Utilice los paquetes Conda, R y Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Conozca algunos casos de uso prácticos y técnicas para la gestión de múltiples entornos de datos.

Este curso está dirigido a profesionales de ventas de marketing que tienen la intención de obtener
más profundo en la aplicación de la ciencia de datos en Marketing / Ventas. El curso proporciona
cobertura detallada de las diferentes técnicas de ciencia de datos utilizadas para "upsale", "cross-sale",
segmentación del mercado, marca y CLV.

Diferencia de marketing y ventas: ¿cómo es que las ventas y el marketing son diferentes? En muy simple

En palabras, las ventas pueden denominarse como un proceso que se enfoca o se dirige a individuos o grupos pequeños.
Por otro lado, el marketing se dirige a un grupo más grande o al público en general.
El marketing incluye investigación (identificación de las necesidades del cliente), desarrollo de productos (producción
productos innovadores) y promover el producto (a través de anuncios) y crear conciencia sobre
el producto entre los consumidores. Como tal marketing significa generar clientes potenciales o prospectos. Una vez el
producto está en el mercado, es la tarea del vendedor persuadir al cliente para que compre el
producto. Bueno, las ventas significan convertir clientes potenciales o prospectos en compras y pedidos.
Si bien el marketing está dirigido a plazos más largos, las ventas se refieren a objetivos más cortos. El marketing implica una mayor
proceso de crear un nombre para una marca y persuadir al cliente para que lo compre aunque no lo necesite.
Donde las ventas solo implican un proceso a corto plazo para encontrar al consumidor objetivo.
En concepto también, las ventas y el marketing tienen mucha diferencia. Las ventas solo se enfocan en convertir al consumidor
la demanda coincide con los productos. Pero los objetivos de marketing para satisfacer las demandas del consumidor.
El marketing se puede llamar como un pie de página para las ventas. Prepara el terreno para que un vendedor se acerque a un
consumidor. El marketing como tal no es directo y utiliza varios métodos como publicidad, marketing de marca,
relaciones públicas, correos directos y marketing viral para crear conciencia sobre el producto. Las ventas dependen
a menudo interacciones interpersonales. Las ventas involucran reuniones uno a uno, redes y llamadas.
Otra diferencia que se ve entre el marketing y las ventas es que la primera implica tanto micro y
análisis macro centrado en intenciones estratégicas. Por otro lado, las ventas se refieren a los desafíos y
relaciones con el cliente.

La Plataforma de Análisis KNIME es una opción líder de código abierto para innovación basada en datos, que te ayuda a descubrir el potencial oculto en tus datos, extraer nuevas perspectivas o predecir futuros posibles. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar, una amplia gama de herramientas integradas y la mayor variedad de algoritmos avanzados disponibles, la Plataforma de Análisis KNIME es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista de negocios.

Este curso de la Plataforma de Análisis KNIME es una excelente oportunidad para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME para familiarizarse con KNIME, aprender a usarla de manera más efectiva y crear informes claros y completos basados en flujos de trabajo de KNIME.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos que deseen utilizar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está dirigido a una audiencia que no conoce programación y que pretende usar herramientas de vanguardia para implementar escenarios analíticos.

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 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 formación personalizada para este curso o para obtener más información sobre el programa, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso de formación presencial dirigido por un instructor en México (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a analistas de datos intermedios, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer conocimientos, hacer predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar las 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 de datos en el mundo real.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y clustering.

Este curso de formación dirigido por un instructor en México (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para crear pipelines, flujos de trabajo y visualizaciones aceleradas por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, cuML, etc.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para construir modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
• Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
• Aprovechar GPUs para acelerar pipelines de datos y análisis de extremo a extremo.
• Implementar la preparación de datos y ETL acelerados por GPU con cuDF y Apache Arrow.
• Aprender a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
• Crear visualizaciones de datos y ejecutar análisis de grafos con cuXfilter y cuGraph.