Curso de Python Programming Fundamentals using Google Colab

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Deploy machine learning models in real-world applications using Google Colab. (Nota: No se traduce "Google Colab" ya que es un nombre específico o código.)
• Colaborar y administrar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

• Configurar un entorno de big data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar datos masivos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

Este taller impartido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y profesionales de IT principiantes que desean aprender las bases de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso impartido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar Dask con el ecosistema Python para crear, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

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

• Configure el entorno para comenzar a crear procesamiento de big data con Dask y Python.
• Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
• Comprenda cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprenda a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) usando Dask.
• Optimice el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y manipulación de datos usando Python, Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, ordenación y filtrado de datos.
• Realizar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos usando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

• 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.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprenda a crear API REST con FastAPI.
• Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

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

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en APIs utilizando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedor e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender 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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

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

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural usando Python en Google Colab.

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de 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.

Por el final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

• Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo usando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprenden a través del ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQNs).
• Entrenar agentes en entornos simulados usando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Por el final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso presencial (en línea o en sitio) dirigido por un instructor está destinado a profesionales de datos intermedios que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
• Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
• Visualizar datos y resultados de pronóstico de series temporales.