Curso de Introduction to Google Colab for Data Science

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

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

• Instale y configure Anaconda componentes y bibliotecas.
• Comprender los conceptos básicos, las características y los beneficios de Anaconda.
• Administre paquetes, entornos y canales con Anaconda Navigator.
• Utilice los paquetes Conda, R y Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Conozca algunos casos de uso prácticos y técnicas para la gestión de múltiples entornos de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar RAPIDS para crear canalizaciones, flujos de trabajo y visualizaciones de datos acelerados GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML etcetera.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
• Comprenda las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
• Aproveche GPUs para acelerar las canalizaciones de datos y análisis de extremo a extremo.
• Implemente la preparación de datos acelerada GPU y ETL con cuDF y Apache Arrow.
• Aprenda a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
• Cree visualizaciones de datos y ejecute análisis de gráficos con cuXfilter y cuGraph.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

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

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean aprender y desarrollar sus carreras en Data Science utilizando Kaggle.

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

• Más información sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Explora el análisis de datos.
• Obtenga más información sobre Kaggle y cómo funciona.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento impartido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender programación Python desde cero utilizando Google Colab.

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
• Implementar código Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar efectivamente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para programación Python.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

• Configurar y navegar en Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diferentes tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas avanzadas de visualización.
• Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos de manera efectiva utilizando herramientas visuales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean entender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural usando Python en Google Colab.

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de lenguaje natural.
• Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de PLN.
• Realizar análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
• Trabajar con datos de texto usando Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Deploy machine learning models in real-world applications using Google Colab. (Nota: No se traduce "Google Colab" ya que es un nombre específico o código.)
• Colaborar y administrar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso impartido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) usando TensorFlow.
• Utilizar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Deployar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Usar el aprendizaje transferido para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Por el final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

• Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo usando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprenden a través del ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQNs).
• Entrenar agentes en entornos simulados usando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Por el final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso presencial (en línea o en sitio) dirigido por un instructor está destinado a profesionales de datos intermedios que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
• Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
• Visualizar datos y resultados de pronóstico de series temporales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

• Configurar un entorno de big data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar datos masivos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

Esta formación presencial o en línea dirigida por un instructor en Colombia está destinada a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector sanitario usando Google Colab.

• Implementar modelos de IA para la atención médica utilizando Google Colab.
• Usar IA para modelado predictivo en datos sanitarios.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención médica basadas en IA.