Apache Airflow para Ciencia de Datos: Automatización de Pipelines de Machine Learning

Esta formación presencial, impartida por un instructor y disponible en línea o in situ en Colombia, está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar AdaBoost para desarrollar algoritmos de refuerzo (boosting) para aprendizaje automático con Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el refuerzo adaptativo.
• Aprender a construir modelos de AdaBoost para potenciar algoritmos de aprendizaje automático en Python.
• Aplicar el ajuste de hiperparámetros para mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos de AdaBoost.

Este entrenamiento impartido por un instructor en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos que desean utilizar el ecosistema de Anaconda para capturar, gestionar e implementar paquetes y flujos de trabajo de análisis de datos en una sola plataforma.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar componentes y bibliotecas de Anaconda.
• Comprender los conceptos centrales, características y beneficios de Anaconda.
• Gestionar paquetes, entornos y canales utilizando el Navegador de Anaconda.
• Utilizar paquetes de Conda, R y Python para ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Conocer casos de uso prácticos y técnicas para gestionar múltiples entornos de datos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos, así como a personas con menos conocimientos técnicos que deseen utilizar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Automatizar el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Buscar automáticamente los mejores parámetros para modelos de aprendizaje profundo.
• Construir modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
• Aprovechar el poder del aprendizaje automático para resolver problemas comerciales del mundo real.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en el sitio), está dirigida a participantes técnicos con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar modelos para detectar patrones complejos en grandes volúmenes de datos utilizando marcos de trabajo de AutoML.

Esta formación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a participantes con diversos niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para desarrollar chatbots personalizados para distintas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar los datos necesarios para entrenar modelos de chatbots.
• Entrenar y evaluar modelos personalizados de chatbots utilizando AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento de los chatbots a lo largo del tiempo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y del aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave, como redes neuronales y métodos de kernel, para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Este curso presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a científicos de datos y analistas de datos que deseen automatizar, evaluar y gestionar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Cargar conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Construir y entrenar modelos para identificar variables importantes y alcanzar los objetivos de predicción.
• Interpretar modelos para generar insights valiosos que apoyen la toma de decisiones empresariales.
• Monitorear y gestionar modelos para mantener un rendimiento óptimo en las predicciones.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que desean explorar los productos y funciones de AutoML para crear e implementar modelos de entrenamiento personalizados de ML con el mínimo esfuerzo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explorar la línea de productos de AutoML para implementar diferentes servicios para diversos tipos de datos.
• Preparar y etiquetar conjuntos de datos para crear modelos personalizados de ML.
• Entrenar y gestionar modelos para obtener modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
• Realizar predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades empresariales.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en el sitio), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen aprender y construir su carrera en Ciencia de Datos utilizando Kaggle.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Explorar el análisis de datos.
• Conocer Kaggle y su funcionamiento.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a desarrolladores que desean utilizar ML Kit de Google para construir modelos de aprendizaje automático optimizados para su procesamiento en dispositivos móviles.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a implementar funciones de aprendizaje automático en aplicaciones móviles.
• Integrar nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones de Android e iOS mediante las APIs de ML Kit.
• Mejorar y optimizar aplicaciones existentes utilizando el SDK de ML Kit para su procesamiento y despliegue directamente en el dispositivo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar Modin para construir e implementar cálculos paralelos con Pandas y lograr un análisis de datos más rápido.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a desarrollar flujos de trabajo de Pandas a gran escala con Modin.
• Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conocer las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Ejecutar operaciones de Pandas más rápidamente con Modin.
• Implementar toda la API y las funciones de Pandas.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Random Forest para construir algoritmos de aprendizaje automático para conjuntos de datos grandes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con Random Forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprender a manejar conjuntos de datos grandes e interpretar múltiples árboles de decisión en Random Forest.
• Evaluar y optimizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático mediante el ajuste de hiperparámetros.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como aprovechar herramientas analíticas para el pronóstico de series de tiempo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y emplear herramientas analíticas en el pronóstico de series de tiempo.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto diseñada para el prototipado y desarrollo rápido de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de texto y análisis predictivo.

En esta capacitación presencial impartida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y el despliegue de modelos predictivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar RapidMiner
• Preparar y visualizar datos con RapidMiner
• Validar modelos de aprendizaje automático
• Integrar datos y crear modelos predictivos
• Operacionalizar el análisis predictivo dentro de un proceso empresarial
• Diagnosticar y optimizar RapidMiner

Público objetivo

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

Formato del curso

• Combinación de exposiciones teóricas, discusiones, ejercicios y práctica intensiva

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para construir pipelines de datos, flujos de trabajo y visualizaciones acelerados por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, cuML, entre otros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
• Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
• Aprovechar las GPU para acelerar pipelines de datos y análisis de extremo a extremo.
• Implementar preparación de datos y ETL acelerados por GPU utilizando cuDF y Apache Arrow.
• Aprender a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
• Crear visualizaciones de datos y ejecutar análisis de grafos con cuXfilter y cuGraph.