Programa Integral de Certificación en Computación en la Nube: AWS y Microsoft Azure

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean mejorar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante ajuste de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (presencial o remota) está dirigida a ingenieros que desean implementar y administrar dispositivos IoT en AWS.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán crear una plataforma de IoT que incluya la implementación y administración de un backend, una puerta de enlace y dispositivos sobre AWS.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean instalar, configurar y administrar AWS IoT las capacidades de Greengrass para crear aplicaciones para varios dispositivos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar AWS IoT Greengrass para crear, implementar, administrar, proteger y monitorear aplicaciones en dispositivos inteligentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean usar AWS Lambda para crear e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin necesidad de preocuparse por el aprovisionamiento del entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Functions as a Service) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Construya, cargue y ejecute AWS Lambda funciones.
• Integre funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquete, implemente, supervise y solucione problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Argentina, está orientado a científicos de datos y profesionales de TI principiantes que desean aprender los fundamentos del análisis de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Argentina, está diseñada para profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos visuales sofisticados usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Utilizar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje transferido para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Este curso en vivo y guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean entender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure AWS Cloud9 para DevOps flujos de trabajo.
• Implemente canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatice los procesos de prueba, monitoreo e implementación con AWS Cloud9.
• Integre servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en DevOps flujos de trabajo.
• Utilice sistemas de control de código fuente como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a crear, implementar y mantener aplicaciones sin servidor de manera efectiva en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
• Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimice las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diversos tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas de visualización avanzadas.
• Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos eficazmente utilizando herramientas visuales.

Veraniego:

• Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
• "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
• Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
• Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos.
• Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
• Alertas y eventos
• Calibración del sensor

Resumen:

• Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
• "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
• Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
• Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos mediante DynamoDB.
• Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
• Manos a la obra con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con interfaz web.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está diseñado para científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Entender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores intermedios que desean aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural utilizando Python en Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural.
• Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de PLN.
• Realizar análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
• Trabajar con datos de texto usando Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender el lenguaje de programación Python desde cero utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las bases del lenguaje de programación Python.
• Implementar código de Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa de Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar eficazmente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.