Cursos de Ciencia de los datos en Caracas

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar varias arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Ajustar finamente (fine-tune) un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos simples de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que desean utilizar AWS Cloud9 para optimizar sus flujos de trabajo de ciencia de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 el análisis y procesamiento de datos.

Esta formación en vivo con instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo entrenamiento, validación e implementación de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, 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 frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Implementar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Caracas (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y profesionales de TI de nivel principiante que desean aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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 utiliza para desarrollar una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas de negociación central hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta formación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar Python para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan diversos problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al finalizar 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 de Python y las técnicas de programación más adecuadas para organizar, visualizar y analizar datos financieros procedentes de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Desarrollar aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
• Diagnosticar, integrar, implementar y optimizar una aplicación Python

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y mucha práctica guiada

Nota

• Esta formación tiene como objetivo ofrecer soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica específicos que desee añadir o ampliar, por favor contáctenos para organizarlo.

Se centra en enfoques prácticos para la Ciencia de Datos e IA utilizando Python, brindando a los profesionales las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Aborda 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 narrativas basadas en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y capacitación analítica lista para el mercado laboral.

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

Este curso sobre la plataforma KNIME Analytics ofrece una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME: presentarte a KNIME, aprender a usarlo de manera más efectiva y cómo crear informes claros y completos basados en flujos de trabajo de KNIME.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos que desean utilizar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está orientada hacia una audiencia que no conoce programación y tiene la intención de utilizar herramientas de vanguardia para implementar escenarios analíticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar KNIME.
• Crear escenarios de Ciencia de Datos.
• Entrenar, probar y validar modelos.
• Implementar la cadena de valor completa de los modelos de ciencia de datos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso o conocer más sobre este programa, por favor contáctanos para organizarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos de nivel intermedio que deseen 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 paradigmas clave 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 de Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.