Capacitación en línea de Ciencia de los datos en Argentina

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.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Argentina (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 podrán:

• 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 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, 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.

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.

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.

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.