RapidMiner para Aprendizaje Automático y Análisis Predictivo

En esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Colombia, los participantes aprenderán la mentalidad adecuada para abordar las tecnologías de Big Data, evaluar su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementar estas tecnologías con el propósito de identificar actividad delictiva y prevenir el crimen. Se examinarán casos de estudio de organizaciones policiales de todo el mundo para obtener ideas sobre sus enfoques de adopción, desafíos y resultados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Combinar la tecnología de Big Data con los procesos tradicionales de recopilación de datos para reconstruir una narrativa durante una investigación.
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de Big Data para el análisis de datos.
• Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados que permitan un enfoque basado en datos para la investigación criminal.

Público objetivo

Si buscas dar sentido a los datos a los que tienes acceso o deseas analizar datos no estructurados disponibles en internet (como Twitter, LinkedIn, etc.), este curso es para ti.

Está dirigido principalmente a tomadores de decisiones y a quienes deben determinar qué datos vale la pena recopilar y cuáles merecen ser analizados.

No está enfocado en quienes configuran la solución, aunque estos también se beneficiarán de tener una visión general del proceso.

Modalidad de entrega

Durante el curso, los participantes conocerán ejemplos prácticos basados principalmente en tecnologías de código abierto.

Cada sesión de conferencias breves será seguida por presentaciones y ejercicios sencillos realizados por los asistentes.

Contenido y software utilizado

Todo el software empleado se actualiza en cada ejecución del curso, por lo que siempre buscamos utilizar las versiones más recientes disponibles.

El programa cubre todo el proceso: desde la obtención, formateo, procesamiento y análisis de datos, hasta la explicación de cómo automatizar la toma de decisiones mediante aprendizaje automático.

Este curso presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a científicos de datos y analistas de datos que deseen automatizar, evaluar y gestionar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Cargar conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Construir y entrenar modelos para identificar variables importantes y alcanzar los objetivos de predicción.
• Interpretar modelos para generar insights valiosos que apoyen la toma de decisiones empresariales.
• Monitorear y gestionar modelos para mantener un rendimiento óptimo en las predicciones.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando análisis predictivo y modelos generativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA predictiva y los modelos generativos.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para la codificación predictiva, pronósticos y automatización.
• Implementar modelos de lenguaje grandes (LLMs) y transformadores para la generación de texto y código.
• Aplicar pronósticos de series de tiempo y recomendaciones basadas en IA.
• Desarrollar y ajustar modelos de IA para aplicaciones del mundo real.
• Evaluar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante que deseen dominar los fundamentos de la IA predictiva.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la IA predictiva y sus aplicaciones.
• Recopilar, limpiar y preprocesar datos para análisis predictivo.
• Explorar y visualizar datos para descubrir insights.
• Construir modelos estadísticos básicos para realizar predicciones.
• Evaluar el rendimiento de los modelos predictivos.
• Aplicar conceptos de IA predictiva en escenarios del mundo real.

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto diseñado para el cálculo estadístico, el análisis de datos y la creación de gráficos. Cada vez más gerentes y analistas de datos, tanto en el ámbito corporativo como académico, hacen uso de R. Esta herramienta cuenta con una amplia variedad de paquetes especializados en minería de datos.

El análisis predictivo es el proceso de utilizar análisis de datos para realizar predicciones sobre el futuro. Este proceso emplea datos junto con técnicas de minería de datos, estadística y aprendizaje automático para crear un modelo predictivo que permita pronosticar eventos futuros.

En esta capacitación en vivo impartida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra, con el fin de predecir eventos futuros basados en la información disponible.

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

• Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
• Utilizar el modelado predictivo para identificar riesgos y oportunidades
• Desarrollar modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
• Aprovechar datos provenientes de dispositivos y sistemas empresariales para reducir desperdicios, ahorrar tiempo o disminuir costos

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Combinación de sesiones expositivas, discusiones, ejercicios y práctica intensiva de mano

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas comerciales basados en datos, incluyendo el pronóstico de ventas y el modelado predictivo mediante redes neuronales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales y los tipos de aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para clasificación, regresión, agrupamiento y análisis de asociación.
• Realizar análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelado no lineal.
• Implementar análisis predictivo para pronósticos comerciales, incluyendo datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo mediante técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen integrar la IA predictiva en sus prácticas de DevOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de análisis predictivo para anticipar y resolver desafíos en el pipeline de DevOps.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para mejorar la supervisión y las operaciones.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para optimizar los flujos de trabajo de entrega de software.
• Diseñar estrategias de IA para la resolución proactiva de problemas y la optimización.
• Navegar por las consideraciones éticas del uso de IA en DevOps.

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto para cálculo estadístico, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de corporaciones y el ámbito académico. R cuenta con una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como aprovechar herramientas analíticas para el pronóstico de series de tiempo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y emplear herramientas analíticas en el pronóstico de series de tiempo.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a analistas, investigadores y profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar SPSS para la preparación de datos, el análisis estadístico y la modelización predictiva.