AWS Cloud9 para Ciencia de Datos

Se adentra en enfoques prácticos de la Ciencia de Datos e IA utilizando Python — capacita a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en contextos empresariales; cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con Tensorflow, procesamiento del lenguaje natural, big data con Spark y narración de datos (data-driven storytelling); Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica lista para el mercado laboral.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de machine learning.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de machine learning.
• Implementar modelos de machine learning utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de machine learning en producción.

Esta capacitación en vivo con instrucción en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y profesionales de TI de nivel principiante a intermedio que desean adquirir experiencia práctica en la gestión de servicios en la nube de AWS y prepararse para el examen de AWS Certified SysOps Administrator - Associate.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer servicios y recursos de AWS de manera segura.
• Gestionar identidades de usuario, permisos y acceso a los recursos de AWS.
• Diseñar e implementar sistemas escalables, altamente disponibles y tolerantes a fallas en AWS.
• Implementar y gestionar el flujo de datos hacia y desde AWS.
• Optimizar el uso de los servicios de AWS para garantizar un funcionamiento eficiente y la gestión de costos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a ingenieros en la nube que desean comprender e implementar los aspectos más complejos de la arquitectura de AWS. El curso cubre muchos de los mismos temas que los cursos del nivel AWS Certified Solutions Architect (Professional). Sin embargo, este curso NO tiene como objetivo preparar a los participantes para rendir un examen. Se trata de un curso práctico y manual que demuestra cómo implementar en un entorno de laboratorio en vivo muchas de las configuraciones, implementaciones y despliegues que un Arquitecto de Soluciones de AWS debería llevar a cabo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar soluciones complejas en la nube sobre AWS.
• Desplegar aplicaciones de software en AWS que sean escalables, altamente disponibles y tolerantes a fallas.
• Integrar los servicios de AWS más adecuados con una aplicación.
• Migrar una aplicación de software compleja a AWS.
• Aplicar las mejores prácticas en el diseño, implementación, optimización y despliegue de infraestructura y aplicaciones en AWS.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está orientada a profesionales de TI de nivel intermedio que desean aprender cómo aprovechar las herramientas y servicios de AWS para construir, entrenar y desplegar modelos de IA de manera eficiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los servicios de IA/ML proporcionados por AWS.
• Configurar y gestionar entornos de IA/ML en AWS.
• Adquirir experiencia práctica en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de IA utilizando Amazon SageMaker.
• Aprender a utilizar diversos servicios de IA de AWS para casos de uso específicos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Argentina (en sitio o remota) está dirigida a ingenieros que desean desplegar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán construir una plataforma IoT que incluya el despliegue y la gestión de un backend, un gateway y dispositivos sobre AWS.

Esta formación en vivo con instructores en Argentina (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar AWS Lambda para construir e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin tener que preocuparse por el aprovisionamiento del entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales, contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Funciones como Servicio) y las ventajas del desarrollo serverless.
• Crear, cargar y ejecutar funciones de AWS Lambda.
• Integrar funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquetar, implementar, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Argentina (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 capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas de DevOps y optimizar los procesos de desarrollo utilizando AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ajustar AWS Cloud9 para flujos de trabajo de DevOps.
• Implementar pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatizar pruebas, monitoreo y procesos de despliegue utilizando AWS Cloud9.
• Integrar servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en los flujos de trabajo de DevOps.
• Utilizar sistemas de control de versiones como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprender a construir, desplegar y mantener aplicaciones sin servidor de manera efectiva en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configurar AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones sin servidor utilizando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimizar las aplicaciones sin servidor en términos de rendimiento y eficiencia de costos.

Resumen:

• Comprensión de la arquitectura de IoT y sus funciones centrales.
• Exploración del concepto de "Cosas" y "Sensores", el Internet de las Cosas y la asignación de funciones empresariales a soluciones de IoT.
• Vista general integral de los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, infraestructura en la nube y aplicaciones móviles.
• Funciones clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, sistemas de alertas/alarms, incorporación de sensores y "cosas", y geocercas.
• Fundamentos de la comunicación de dispositivos IoT a la nube utilizando MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT usando AWS IoT Core.
• Integración de AWS IoT Core con AWS Lambda para cómputo y Amazon DynamoDB para almacenamiento de datos.
• Conexión de un Raspberry Pi a AWS IoT Core para una comunicación de datos fluida.
• Laboratorio práctico: Construcción de un dispositivo inteligente utilizando un Raspberry Pi y AWS IoT Core.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con la interfaz web.

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

Este curso de KNIME Analytics Platform es una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME que deseen familiarizarse con KNIME, aprender a utilizarlo de manera más efectiva y saber cómo generar informes claros e integrales basados en flujos de trabajo (workflows) de KNIME.

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

Está dirigido al público que no conoce la programación e intende utilizar herramientas de vanguardia para implementar escenarios analíticos.

Al finalizar este entrenamiento, 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 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 un entrenamiento personalizado para este curso o saber más sobre este programa, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o futuros científicos de datos con 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 de datos del mundo real.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Python es un lenguaje de programación que ha ganado gran popularidad en la industria financiera. Adoptado por los principales bancos de inversión y fondos de cobertura, se utiliza para construir una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas de negociación centrales hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta formación en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan diversos problemas específicos del ámbito financiero.

Al finalizar esta capacitación, 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.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de inversiones y más
• Depurar, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Audiencia objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Teoría y discusión práctica, ejercicios y amplia práctica manual

Nota

• Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones a algunos de los problemas principales que enfrentan los profesionales financieros. Sin embargo, si usted tiene un tema, herramienta o técnica específicos que desee agregar o desarrollar más, por favor contáctenos para organizarlo.