Pila de Almacenamiento en la Nube MinIO

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen mejorar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a desplegar modelos de manera efectiva con Google Colab.

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

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la inteligencia artificial para aplicaciones avanzadas en el sector de la salud utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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 formación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que deseen utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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.

Google Colab Pro es un entorno basado en la nube para el desarrollo escalable en Python, que ofrece GPUs de alto rendimiento, tiempos de ejecución más largos y mayor memoria para cargas de trabajo exigentes de inteligencia artificial y ciencia de datos.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a usuarios de Python de nivel intermedio que deseen utilizar Google Colab Pro para aprendizaje automático, procesamiento de datos e investigación colaborativa en una potente interfaz de cuaderno.

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

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación presencial o en línea impartida por instructores en Colombia está dirigida a profesionales de nivel avanzado 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.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar en 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.
• Aprovechar las funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

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.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor en Colombia, está orientada a científicos de datos de nivel principiante que deseen aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diversos tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Aprovechar Seaborn para técnicas avanzadas de visualización.
• Personalizar gráficos para mejorar su presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos de manera efectiva mediante herramientas visuales.

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 capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar en 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 modelos de aprendizaje automático de manera efectiva.