Cursos de Ciencia de los datos en Lima

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender cómo aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin construir modelos desde cero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que desean utilizar AWS Cloud9 para optimizar sus flujos de trabajo de ciencia de datos.

Al finalizar esta formación, 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.
• Utilizar AWS Cloud9 para el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
• Optimizar flujos de trabajo en la nube para el análisis y procesamiento de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo la capacitación, validación y despliegue de modelos mediante Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, capacitación de modelos y validación.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos de producción.

Esta formación impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y profesionales de TI de nivel principiante que desean 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.

Python es un lenguaje de programación que ha ganado una enorme popularidad en la industria financiera. Adoptado por los principales bancos de inversión y fondos de cobertura, se utiliza para desarrollar una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas de trading central hasta sistemas de gestión de riesgos.

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• 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 y técnicas de programación más adecuados de Python para organizar, visualizar y analizar datos financieros de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, 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

• Parcialmente conferencias, parcialmente discusiones, ejercicios y mucha práctica directa

Nota

• Esta formación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los problemas principales que enfrentan los profesionales financieros. Sin embargo, si tienes un tema, herramienta o técnica específica que deseas añadir o ampliar, por favor contáctanos para organizarnos.

Explora enfoques prácticos para la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial utilizando Python, proporcionando a los profesionales las habilidades necesarias para analizar datos, construir 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 (NLP), big data con Spark, y narración de datos. Ideal para quienes buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación práctica para el entorno laboral.

La plataforma KNIME Analytics es una opción líder de código abierto para la innovación basada en datos, ayudándote a descubrir el potencial oculto en tus datos, extraer nuevos conocimientos o predecir futuros. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar, un amplio conjunto 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 de KNIME Analytics Platform ofrece una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME que deseen familiarizarse con KNIME, aprender a utilizarlo de manera más eficaz y crear informes claros y completos basados en flujos de trabajo (workflows) de KNIME.

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

Está destinado a participantes sin conocimientos de programación que pretenden utilizar herramientas de vanguardia para implementar escenarios analíticos.

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 la cadena de valor completa de los modelos de ciencia de datos

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso o saber más sobre este programa, contáctanos para concertar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o futuros científicos de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información valiosa, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al final de 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.