DataRobot

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, los participantes aprenderán la mentalidad con la que abordar Big Data tecnologías, evaluar su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementar estas tecnologías con el propósito de identificar actividades delictivas y prevenir el delito. Se examinarán estudios de caso de organizaciones de aplicación de la ley de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques de adopción, desafíos y resultados.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Combinar la tecnología Big Data con los procesos tradicionales de recolección de datos para armar una historia durante una investigación.
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de grandes datos para el análisis de datos.
• Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal.

Audiencia

Si intentas dar sentido a los datos a los que tienes acceso o quieres analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc...) este curso es para ti.

Está dirigido principalmente a los responsables de la toma de decisiones y a las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y cuáles vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, sin embargo, esas personas se beneficiarán del panorama general.

Modo de entrega

Durante el curso, se presentarán a los delegados ejemplos de trabajo de tecnologías de código abierto.

A las conferencias breves les seguirán una presentación y ejercicios sencillos por parte de los participantes

Contenido y software utilizado

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, por lo que comprobamos las versiones más recientes posibles.

Abarca el proceso desde la obtención, formateo, procesamiento y análisis de los datos, hasta explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con machine learning.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir aplicaciones impulsadas por IA utilizando análisis predictivos y modelos generativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA predictiva y los modelos generativos.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para codificación predictiva, pronósticos y automatización.
• Implementar LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes) y transformadores para la generación de texto y código.
• Aplicar pronósticos de series temporales y recomendaciones basadas en IA.
• Desarrollar y afinar modelos de IA para aplicaciones del mundo real.
• Evaluar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de IT principiantes que desean comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial Predictiva.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial Predictiva y sus aplicaciones.
• Recopilar, limpiar y preprocesar datos para el análisis predictivo.
• Explorar y visualizar datos para descubrir insights.
• Construir modelos estadísticos básicos para hacer predicciones.
• Evaluar el rendimiento de los modelos predictivos.
• Aplicar conceptos de Inteligencia Artificial Predictiva a escenarios del mundo real.

R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número cada vez mayor de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

La analítica predictiva es el proceso de usar la analítica de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con minería de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para predecir eventos futuros.

En este entrenamiento guiado por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a conjuntos de datos grandes para predecir eventos futuros basados en los datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
• Usar la modelización predictiva para identificar riesgos y oportunidades
• Construir modelos matemáticos que capten tendencias importantes
• Utilizar datos de dispositivos y sistemas empresariales para reducir desperdicios, ahorrar tiempo o recortar costos

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Especialistas en dominio

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Este curso de capacitación dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluyendo pronósticos de ventas y modelado predictivo utilizando redes neuronales.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos y tipos fundamentales del aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para la clasificación, regresión, agrupación en clusters y análisis de asociación.
• Realizar un análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelado no lineal.
• Implementar análisis predictivo para el pronóstico empresarial, incluyendo datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo utilizando técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio en DevOps que desean integrar la IA predictiva en sus prácticas de DevOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de análisis predictivo para prever y resolver desafíos en el pipeline de DevOps.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para mejorar la monitorización y operaciones.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para mejorar los flujos de trabajo de entrega de software.
• Diseñar estrategias de IA para resolver problemas proactivamente y optimizar procesos.
• Navegar por las consideraciones éticas del uso de la IA en DevOps.

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto para cálculo estadístico, análisis de datos e gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos en corporaciones y academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para elaminer los datos.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de textos y el análisis predictivo. 

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos predictivos. 

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

• Instalar y configurar RapidMiner
• Prepare y visualice datos con RapidMiner
• Validación de modelos de aprendizaje automático
• Mashup de datos y creación de modelos predictivos
• Poner en práctica el análisis predictivo dentro de un proceso de negocio
• Solucionar problemas y optimizar RapidMiner

Audiencia

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a analistas, investigadores y profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar SPSS para la preparación de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo.