Cursos de Ciencia de los datos en Ciudad de Guatemala

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de modelos preentrenados y aprender cómo aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin construir modelos desde cero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que desean utilizar AWS Cloud9 para agilizar sus flujos de trabajo de ciencia de datos.

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

• 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, impartida por un instructor, se lleva a cabo en <ubicación> (en línea o presencial) y está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos de producción.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (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 formación, los participantes podrán:

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

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

En este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor, los participantes aprenderán cómo utilizar Python para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan varios problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de 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 provenientes 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
• Diagnosticar errores, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Especialistas cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Parte de conferencias, parte de discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on (en primera mano)

Nota

• Este entrenamiento tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los problemas principales a los que se enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tienes un tema, herramienta o técnica en particular que desees agregar o ampliar, por favor contáctanos para organizarlo.

Explora enfoques prácticos de la Ciencia de Datos y la IA mediante Python, proporcionando a los profesionales las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático e implementar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en contextos empresariales. Aborda flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento de lenguaje natural (NLP), Big Data con Spark, y narración basada en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en Ciencia de Datos con Python y formación analítica preparada para el mercado laboral.

KNIME Analytics Platform es una opción líder de código abierto para la innovación basada en datos, que le ayuda a descubrir el potencial oculto en sus datos, extraer nuevas perspectivas o predecir escenarios futuros. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutarse, un amplio catálogo 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 sobre KNIME Analytics Platform representa una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME que deseen familiarizarse con la plataforma, aprender a utilizarla de manera más eficaz y crear informes claros y completos basados en flujos de trabajo de KNIME.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos que desean usar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está orientada a un público que no conoce la programación pero tiene la intención de utilizar herramientas de vanguardia para implementar escenarios analíticos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar KNIME.
• Construir escenarios de ciencia de datos.
• Entrenar, probar y validar modelos.
• Implementar la cadena de valor completa de los modelos de ciencia de datos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica continua.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso o obtener más información sobre este programa, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información, hacer predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al final de 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.