Cursos de Ciencia de los datos en Bogotá

Este entrenamiento, dirigido por un instructor y realizado en vivo Bogotá (en línea o en sitio), está diseñado para profesionales de nivel principiante que deseen comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin tener que construir modelos desde cero.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender el concepto y los beneficios de los modelos preentrenados.
• Explorar diversas arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Ajustar finamente un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos sencillos de aprendizaje automático.

Esta capacitación impartida por un instructor y en vivo en Bogotá (en línea o en sitio) está dirigida a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que deseen utilizar AWS Cloud9 para optimizar los flujos de trabajo en ciencia de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de ciencia de datos en AWS Cloud9.
• Realizar análisis de datos utilizando Python, R y Jupyter Notebook en Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con servicios de datos de AWS como S3, RDS y Redshift.
• Aprovechar AWS Cloud9 para el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
• Optimizar flujos de trabajo basados en la nube para el análisis y procesamiento de datos.

Esta capacitación presencial, con instructores en vivo en Bogotá (en línea o in situ), está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de machine learning, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de machine learning.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de machine learning.
• Desplegar modelos de machine learning mediante pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de machine learning en producción.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Bogotá (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.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Bogotá (en línea o en el sitio), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen aprender y construir su carrera en Ciencia de Datos utilizando Kaggle.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Explorar el análisis de datos.
• Conocer Kaggle y su funcionamiento.

Python es un lenguaje de programación que ha ganado una enorme popularidad en el sector financiero. Adoptado por los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura, se utiliza para desarrollar una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas centrales de negociación hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo impartida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar Python para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan diversos problemas específicos relacionados con las finanzas.

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

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
• Descargar, instalar y mantener las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
• Seleccionar y utilizar los paquetes de Python y las técnicas de programación más adecuados para organizar, visualizar y analizar datos financieros provenientes de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y más
• Diagnosticar errores, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Combinación de exposición teórica, discusiones, ejercicios y práctica intensiva de mano en la aplicación

Nota

• Esta capacitación tiene como objetivo ofrecer soluciones a algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si desea agregar o profundizar en algún tema, herramienta o técnica en particular, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Explora enfoques prácticos para la Ciencia de Datos e IA utilizando Python, brindando a los profesionales las habilidades necesarias para analizar datos, desarrollar modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en contextos empresariales. Cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con Tensorflow, procesamiento de lenguaje natural, Big Data con Spark y narrativa basada en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y capacitación en análisis lista para el mundo laboral.

Este entrenamiento impartido por un instructor en vivo en Bogotá (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos que desean utilizar el ecosistema de Anaconda para capturar, gestionar e implementar paquetes y flujos de trabajo de análisis de datos en una sola plataforma.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar componentes y bibliotecas de Anaconda.
• Comprender los conceptos centrales, características y beneficios de Anaconda.
• Gestionar paquetes, entornos y canales utilizando el Navegador de Anaconda.
• Utilizar paquetes de Conda, R y Python para ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Conocer casos de uso prácticos y técnicas para gestionar múltiples entornos de datos.

KNIME Analytics Platform es una opción líder de código abierto para la innovación basada en datos, que le ayuda a descubrir el potencial oculto en sus datos, extraer nuevas perspectivas o predecir futuros escenarios. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar, una amplia gama de herramientas integradas y la mayor variedad de algoritmos avanzados disponibles, KNIME Analytics Platform es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista de negocios.

Este curso sobre KNIME Analytics Platform representa una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME que deseen iniciarse en la plataforma, aprender a utilizarla de manera más efectiva y crear informes claros y exhaustivos basados en flujos de trabajo de KNIME.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de los datos que deseen utilizar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está diseñada para aquellos que no tienen conocimientos de programación pero que buscan utilizar herramientas de vanguardia para implementar escenarios de análisis.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar KNIME.
• Construir escenarios de ciencia de datos.
• Entrenar, probar y validar modelos.
• Implementar el ciclo de valor completo de los modelos de ciencia de datos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso o obtener más información sobre este programa, contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer conocimientos, hacer predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los paradigmas clave del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales de datos.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Bogotá (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para construir pipelines de datos, flujos de trabajo y visualizaciones acelerados por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, cuML, entre otros.

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

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
• Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
• Aprovechar las GPU para acelerar pipelines de datos y análisis de extremo a extremo.
• Implementar preparación de datos y ETL acelerados por GPU utilizando cuDF y Apache Arrow.
• Aprender a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
• Crear visualizaciones de datos y ejecutar análisis de grafos con cuXfilter y cuGraph.