Curso de Introduction to Google Colab for Data Science
Google Colab es una plataforma gratuita basada en la nube que permite a los usuarios escribir y ejecutar Python código en un entorno interactivo basado en la web.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel principiante y profesionales de TI que deseen aprender los conceptos básicos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y navegar Google Colab.
- Escribir y ejecutar código básico Python.
- Importar y manejar conjuntos de datos.
- Cree visualizaciones utilizando Python bibliotecas.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a Google Colab
- Descripción general de Google Colab
- Configuración de Google Colab
- Navegando por la Gointerfaz de colab de ogle
Primeros pasos con Google Colab
- Creación y administración de blocs de notas
- Operaciones básicas
- Uso de Markdown para Documentation
Introducción a Python Programming
- Python Conceptos básicos
- Estructuras de control
- Funciones y módulos
Trabajar con bibliotecas en Google Colab
- Introducción a las Bibliotecas Populares
- Instalación e importación de bibliotecas
Importación y manejo de conjuntos de datos
- Cargando datos en Google Colab
- Manejo básico de datos
Data Visualization
- Introducción a Data Visualization
- Creación de gráficos con Matplotlib
Funciones colaborativas
- Colaborando en Google Colab
- Tiempo real Collaboration
Consejos y mejores prácticas
- Uso eficiente de Google Colab
- Mejores Prácticas en Data Science Proyectos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- No se requiere experiencia previa en programación
Audiencia
- Científicos de datos
- Profesionales de TI
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Introduction to Google Colab for Data Science - Consultas
Consultas
Testimonios (3)
Muy amable y servicial
Aktar Hossain - Unit4
Curso - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Traducción Automática
La configuración manual sin servidor. Además, no tenía salidas de la consola web de Idea sls, lo cual es bueno.
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Curso - Serverless Framework for Developers
Traducción Automática
Aplicaciones de IoT
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Curso - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Traducción Automática
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- Comprender y aplicar el principio de “infraestructura como código”.
- Mejore la calidad y reduzca los costos de implementación de la infraestructura.
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- Más información sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
- Explora el análisis de datos.
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- Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
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- Instalar y configurar OpenFaas.
- Empaquete cualquier binario o código como una función sin servidor sin codificación repetitiva de plantillas.
- Desacople de AWS Lambda para evitar el bloqueo.
- Implemente funciones basadas en eventos en un servidor local o en la nube.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender y utilizar la programación paralela con Fortran en OpenMP.
- Calcule fractales en paralelo para representar varios píxeles y caracteres.
- Implemente la programación vectorial con extensiones SIMD para sistemas HPC.
- Agregue bloques paralelos para especificar el paralelismo de memoria compartida.
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14 HorasEsta 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.
Serverless Framework for Developers
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar Serverless Framework AWS y otras plataformas en la nube para crear e implementar aplicaciones de microservicios.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure Serverless Framework para que funcione con servicios informáticos como AWS Lambda.
- Reduzca la complejidad y el costo de implementar microservicios en diferentes plataformas en la nube.
- Emite y captura eventos y ejecuta funciones automáticamente.
Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de DevOps que deseen utilizar un enfoque sin servidor para crear aplicaciones empresariales en Kubernetes.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure el sistema Kubernetes para comenzar a desarrollar con una arquitectura sin servidor.
- Comprender los conceptos y principios fundamentales de los entornos sin servidor.
- Opere las cadenas de herramientas necesarias para el desarrollo sin servidor e intégrelas con los componentes de Kubernetes.
- Practique su habilidad en el lenguaje de programación Python y aplíquelo para implementar sistemas sin servidor.
- Proteja las aplicaciones empresariales que se implementan a través de un marco sin servidor en Kubernetes.
- Utilice métodos modernos de computación en la nube para optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de tareas de DevOps.