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 Monterrey o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Monterrey. NobleProg: su proveedor local de capacitación
El Centro está localizado en Boulevard Constitución a 100 metros del Hotel Hilton y en frente de la zona residencial y de n...
El Centro está localizado en Boulevard Constitución a 100 metros del Hotel Hilton y en frente de la zona residencial y de negocios Garza Garcia. Oficinas en el Parque cuenta con su propio servicio ejecutivo de taxis. Igualmente, a 5 minutos caminando se encuentra la estación de buses, la cual cuenta con varias rutas. El Centro se encuentra a 45 minutos del aeropuerto Internacional Mariano Escobedo.
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 Monterrey (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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