Los cursos de capacitación de Wolfram en vivo, en línea o presenciales, dirigidos por un instructor, muestran a los participantes cómo programar en Wolfram a través de prácticas interactivas. El entrenamiento de Wolfram está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Mérida o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Mérida. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Mèrida - Av. Colon
Av. Colon 498, Mèrida, mexico, 97000
Ubicado a unos pasos de la Avenida Paseo de Montejo, nos encontramos cerca de importantes áreas comerciales lo que le da al ...
Ubicado a unos pasos de la Avenida Paseo de Montejo, nos encontramos cerca de importantes áreas comerciales lo que le da al viajero de negocios fácil acceso a importantes compañias como HSBC, Bancomer, Santander, Telcel entre otros así como a diversas atracciones turísticas; además de contar con un fácil acceso al Aeropuerto Internacional Manuel Crescencio Rejón.
La formación "Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych" está dirigida a participantes con conocimientos matemáticos básicos. Mathematica, como un poderoso motor matemático, permite cálculos eficientes, creando documentos de texto, construyendo gráficos y presentando datos. Los participantes adquirirán habilidades prácticas en el trabajo con Mathematica, utilizado en matemáticas, física, biología, análisis financiero y otros campos, m.in.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mérida (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar el aprendizaje automático en Mathematica para el análisis de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Cree y entrene modelos de aprendizaje automático.
Importe y prepare datos para el aprendizaje automático.
Separe los datos de
entrenamiento de los datos de prueba.
Explore el aprendizaje profundo y las aplicaciones de redes neuronales en el análisis de datos.
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