En línea o en el sitio, cursos de capacitación en vivo de Mathematica dirigidos por un instructor en Valencia.
Valencian Community
NobleProg Valencia, Plaza Manuel Sanchis Guarner, 10, Valencia, spain, 46004
Valencia es la tercera ciudad y área metropolitana más poblada de España, por detrás de Madrid y Barcelona.Con un numero ...
Valencia es la tercera ciudad y área metropolitana más poblada de España, por detrás de Madrid y Barcelona.Con un numero de habitantes superior a los 700.000.
Entre sus monumentos más representativos se encuentran el Miguelete, la Catedral, las Torres de Serranos y de Quart, la Lonja de la Seda, declarada como Patrimonio de la Humanidad por la Unesco en 1996, y la Ciudad de las Artes y las Ciencias.
Además de su aeropuerto la ciudad de Valencia dispone de lineas de ferrocarril,tranvia,metro y autobuses que circulan por toda la metropolis.
El Hotel Senator Parque Central está situado en pleno centro de Valencia, a sólo unos minutos del casco antiguo. Rodeado de tiendas, restaurantes y lugares de ocio, el hotel está muy bien comunicado: frente al establecimiento encontrará una parada de autobús que le llevará hasta las playas (5 km) y a sólo 15 minutos caminando podrá llegar a la estación de Xàtiva.
La formación "Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych" está dirigida a participantes con conocimientos matemáticos básicos. Mathematica, como un poderoso motor matemático, permite cálculos eficientes, creando documentos de texto, construyendo gráficos y presentando datos. Los participantes adquirirán habilidades prácticas en el trabajo con Mathematica, utilizado en matemáticas, física, biología, análisis financiero y otros campos, m.in.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar el aprendizaje automático en Mathematica para el análisis de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Cree y entrene modelos de aprendizaje automático.
Importe y prepare datos para el aprendizaje automático.
Separe los datos de
entrenamiento de los datos de prueba.
Explore el aprendizaje profundo y las aplicaciones de redes neuronales en el análisis de datos.
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