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 Tlalnepantla de Baz o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Tlalnepantla de Baz. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Tlalnepantla de Baz - Centrum Park.
Av. Gustavo Baz Prada #309, Tlalnepantla de Baz, Mexico, 54060
Trabaje en el centro de una de las ciudades comerciales e industriales más vibrantes de México, desde un espacio de trabajo...
Trabaje en el centro de una de las ciudades comerciales e industriales más vibrantes de México, desde un espacio de trabajo en Centrum Park, Tlalnepantla de Baz. Esté conectado con las estaciones de autobús y tren al alcance de la mano, y el aeropuerto internacional de la Ciudad de México se encuentra a poca distancia.
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 Tlalnepantla de Baz (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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