AWS Cloud9 para Ciencia de Datos

Este curso de 5 días ofrece una introducción a la Ciencia de Datos y a la Inteligencia Artificial (IA).

El curso se imparte con ejemplos y ejercicios utilizando Python.

Esta capacitación presencial, con instructores en vivo en Colombia (en línea o in situ), está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de machine learning, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando 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.
• Desplegar modelos de machine learning mediante pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de machine learning en producción.

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 el sitio o remota), está dirigida a ingenieros que deseen desplegar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán construir una plataforma IoT que incluya el despliegue y la gestión de un backend, una puerta de enlace y dispositivos sobre la infraestructura de AWS.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores que deseen instalar, configurar y gestionar las capacidades de AWS IoT Greengrass para crear aplicaciones para diversos dispositivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de utilizar AWS IoT Greengrass para construir, desplegar, gestionar, asegurar y monitorear aplicaciones en dispositivos inteligentes.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Colombia (en sitio o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar AWS Lambda para construir e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin preocuparse por configurar el entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales, contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

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

• Configurar AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Funciones como Servicio) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Construir, cargar y ejecutar funciones de AWS Lambda.
• Integrar funciones de Lambda con diversas fuentes de eventos.
• Empaquetar, implementar, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o in situ), está dirigida a científicos de datos y profesionales de TI de nivel principiante que deseen 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.

Los participantes que completen esta formación obtendrán una comprensión práctica y aplicada de la ciencia de datos, así como de sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de poner estos conocimientos en práctica mediante ejercicios prácticos. La interacción en grupo y la retroalimentación del instructor son componentes fundamentales de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de la ciencia de datos y luego avanza hacia las herramientas y metodologías utilizadas en este campo.

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas técnicos
• Consultores de TI

Formato del curso

• Combinación de clases magistrales, discusiones, ejercicios y práctica intensiva en el desarrollo práctico

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación impartida por instructores en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas de DevOps y optimizar los procesos de desarrollo utilizando AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer AWS Cloud9 para flujos de trabajo de DevOps.
• Implementar pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatizar los procesos de prueba, monitoreo y despliegue utilizando AWS Cloud9.
• Integrar servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en los flujos de trabajo de DevOps.
• Utilizar sistemas de control de versiones como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Este entrenamiento impartido por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a construir, desplegar y mantener de manera efectiva aplicaciones sin servidor en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configurar AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones sin servidor utilizando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimizar las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.

El big data se refiere a conjuntos de datos tan voluminosos y complejos que el software tradicional de procesamiento de datos resulta inadecuado para manejarlos. Los desafíos del big data incluyen la captura de datos, el almacenamiento, el análisis, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, las consultas, las actualizaciones y la privacidad de la información.

Resumen:

• Conceptos básicos de la arquitectura y funciones del IoT
• Los "dispositivos", "sensores", Internet y la relación con las funciones empresariales del IoT
• Componentes esenciales del software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicaciones móviles
• Funciones del IoT: gestor de flotas, visualización de datos, gestión de flotas (FM) y visualización de datos (DV) basadas en SaaS, alertas/alarmas, incorporación de sensores, incorporación de "dispositivos", geocercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube mediante MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT (AWS IoT Core).
• Integración de AWS IoT Core con funciones de AWS Lambda para el procesamiento de datos y almacenamiento en DynamoDB.
• Conexión de Raspberry PI con AWS IoT Core y comunicación simple de datos.
• Práctica con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
• Visualización de datos de sensores y comunicación mediante una interfaz web.

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 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, 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.