Administración de Citrix Virtual Apps y Desktops 7 En Entorno Local y en la Nube de Citrix

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está destinada a profesionales de nivel avanzado que desean ampliar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender cómo desplegar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo a través del ajuste de hiperparámetros.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la salud utilizando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de salud basadas en IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (presencial o remota) está dirigida a ingenieros que desean implementar y administrar dispositivos IoT en AWS.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán crear una plataforma de IoT que incluya la implementación y administración de un backend, una puerta de enlace y dispositivos sobre AWS.

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

Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar AWS IoT Greengrass para crear, implementar, administrar, proteger y monitorear aplicaciones en dispositivos inteligentes.

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

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

• Configure AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Functions as a Service) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Construya, cargue y ejecute AWS Lambda funciones.
• Integre funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquete, implemente, supervise y solucione problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) en Colombia está dirigido a científicos de datos principiantes y profesionales de TI que desean aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al final de este curso, los participantes podrán:

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

Google Colab Pro es una plataforma en la nube diseñada para el desarrollo escalable de Python, que ofrece GPUs de alto rendimiento, tiempos de ejecución más prolongados y mayor memoria para tareas intensivas de inteligencia artificial y ciencia de datos.

Este entrenamiento guiado por un instructor (tanto en línea como presencial) está dirigido a usuarios intermedios de Python que deseen aprovechar Google Colab Pro para el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y la investigación colaborativa mediante una interfaz de cuaderno potente.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar y gestionar cuadernos de Python en la nube utilizando Colab Pro.
• Acceder a GPUs y TPUs para acelerar los cálculos.
• Optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático con bibliotecas populares (como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrarse con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• 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.

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

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

• Instale y configure AWS Cloud9 para DevOps flujos de trabajo.
• Implemente canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatice los procesos de prueba, monitoreo e implementación con AWS Cloud9.
• Integre servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en DevOps flujos de trabajo.
• Utilice sistemas de control de código fuente como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a crear, implementar y mantener aplicaciones sin servidor de manera efectiva en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

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

• Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
• Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimice las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Veraniego:

• Introducción a la arquitectura y funciones fundamentales de IoT (Internet de las Cosas)
• Comprensión de los elementos "Cosas", "Sensores", Internet y su relación con las funciones de negocio en el contexto de IoT
• Análisis detallado de todos los componentes del software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicaciones móviles
• Exploración de las funcionalidades clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, servicios basados en SaaS para FM (Gestión de Facilidades) y DV (Gestión de Vehículos), alertas/alarma, integración de sensores y "cosas", y geocercas
• Conceptos fundamentales de la comunicación entre dispositivos IoT y la nube utilizando MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)
• Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT (AWS IoT Core)
• Integración del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el procesamiento y almacenamiento de datos
• Conexión de Raspberry PI al núcleo AWS IoT y comunicación de datos simple
• Gestión de alertas y eventos
• Calibración de sensores

Resumen:

• Conceptos fundamentales de la arquitectura y las funciones del Internet de las Cosas (IoT)
• "Objetos", "Sensores", Internet y su relación con las funciones empresariales del IoT
• Componentes esenciales del software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicaciones móviles
• Funciones clave del IoT: gestión de flotas, visualización de datos, servicios basados en SaaS como gestión de flotas y verificación de dispositivos, alertas/alarma, integración de sensores, incorporación de objetos, geocercas
• Fundamentos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube utilizando MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT (AWS IoT Core).
• Integración del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el procesamiento y almacenamiento de datos usando DynamoDB.
• Conexión de una Raspberry PI al núcleo AWS IoT y comunicación de datos básicos.
• Trabajando prácticamente con Raspberry PI y AWS IoT Core para desarrollar un dispositivo inteligente.
• Visualización de datos de sensores y comunicación a través de una interfaz web.