Curso de A Practical Introduction to Data Science
Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica y del mundo real de Data Science y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.
Los participantes tendrán la oportunidad de poner en práctica estos conocimientos a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor constituyen un componente importante de la clase.
El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Data Science, luego avanza hacia las herramientas y metodologías utilizadas en Data Science.
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas técnicos
- Consultores de TI
Formato del curso
- En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa
Nota
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción
- El proceso Data Science
- Funciones y responsabilidades de un científico de datos
Preparación del entorno de desarrollo
- Bibliotecas, frameworks, lenguajes y herramientas
- Desarrollo local
- Desarrollo colaborativo basado en la web
Recogida de datos
- Diferentes tipos de datos
- Estructurado
- Bases de datos locales
- Database Conectores
- Formatos comunes: xlxs, XML, Json, csv, ...
- No estructurado
- Clics, censores, smartphones
- Apis
- Internet of Things (IoT)
- Documentos, fotografías, vídeos, sonidos
- Estructurado
- Caso práctico: Recopilación continua de grandes cantidades de datos no estructurados
Almacenamiento de datos
- Bases de datos relacionales
- Bases de datos no relacionales
- Hadoop: Sistema de Archivos Distribuido (HDFS)
- Spark: conjunto de datos distribuidos resistente (RDD)
- Almacenamiento en la nube
Preparación de datos
- Ingestión, selección, limpieza y transformación
- Garantizar la calidad de los datos: corrección, significado y seguridad
- Informes de excepciones
Languages utilizado para Preparación, Procesamiento y Análisis
- Lenguaje R
- Introducción a R
- Manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica
- Python
- Introducción a Python
- Manipulación, procesamiento, limpieza y procesamiento de datos
Análisis de datos
- Análisis exploratorio
- Estadísticas básicas
- Visualizaciones de borrador
- Comprender los datos
- Causalidad
- Características y transformaciones
- Machine Learning
- Supervisado vs no supervisado
- Cuándo usar qué modelo
- Natural Language Processing (NLP)
Data Visualization
- Prácticas recomendadas
- Seleccionar el gráfico correcto para los datos correctos
- Paletas de colores
- Llevándolo al siguiente nivel
- Paneles
- Visualizaciones interactivas
- Storytelling con datos
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Una comprensión general de los conceptos de bases de datos
- Conocimientos básicos de estadística
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
Curso de A Practical Introduction to Data Science - Booking
Curso de A Practical Introduction to Data Science - Enquiry
A Practical Introduction to Data Science - Consultas
Consultas
Testimonios (3)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
Todos los temas que cubrió, incluyendo ejemplos. También explicó cómo son útiles en nuestro trabajo diario.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Lo que más me gustó del entrenamiento fue la organización y la ubicación
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
Traducción Automática
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- Comprender los conceptos básicos, las características y los beneficios de Anaconda.
- Administre paquetes, entornos y canales con Anaconda Navigator.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos básicos de GIS y datos espaciales.
- Navegue por la interfaz ArcGIS.
- Crear y administrar datos espaciales.
- Realizar análisis espaciales básicos.
- Cree mapas y visualizaciones.
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Nota: Utilizaremos la última versión de ArcGIS Pro.
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- Aplique el modelado espacial para la resolución de problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadísticos para la interpretación avanzada de datos.
- Integre fuentes de datos externas y aproveche el análisis de datos espaciales en 3D.
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- Cree GIS aplicaciones con las herramientas Python y ArcGIS.
- Desarrolle con el paquete ArcGIS ArcPy, utilizando Python.
- Aplique los módulos ArcGIS para la automatización de mapas utilizando clases de objeto en Python.
Insurtech: Una Introducción Práctica para los Gerentes
14 HorasInsurtech (también conocido como Seguro Digital) se refiere a la convergencia de seguros + nuevas tecnologías. En el ámbito de las "aseguradoras digitales" aplican innovaciones tecnológicas a sus modelos de negocio y operativos con el fin de reducir costes, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la agilidad de sus operaciones.
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- Discuta Insurtech y todas sus partes componentes de manera inteligente y sistemática
- Identifique y desmitifique el papel de cada tecnología clave dentro de Insurtech.
- Redactar una estrategia general para implementar Insurtech dentro de su organización.
Audiencia
- Aseguradores
- Tecnólogos dentro de la industria aseguradora
- Partes interesadas en el seguro
- Consultores y analistas de negocio
Formato del curso
- Parte de conferencia, parte de discusión, ejercicios y actividades grupales de estudio de casos
Kaggle
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean aprender y desarrollar sus carreras en Data Science utilizando Kaggle.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Más información sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
- Explora el análisis de datos.
- Obtenga más información sobre Kaggle y cómo funciona.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
- Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
- Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
- Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
- Implemente toda la API Pandas y las funciones.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo GIS a veces se usa para la ciencia de la información geográfica (GIScien) para referirse a la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dentro de la disciplina académica más amplia de la geoinformática.
QGIS funciona como software del sistema de información geográfica (GIS), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas ráster y vectoriales; Los datos vectoriales se almacenan como entidades de punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas y el software puede georreferenciar imágenes. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux, BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten la integración de funcionalidades GIS en su código Python o su aplicación Python, de modo que incluso puede crear su propio Plugin Python en torno a una funcionalidad GIS en particular.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar RAPIDS para crear canalizaciones, flujos de trabajo y visualizaciones de datos acelerados GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML etcetera.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
- Comprenda las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
- Aproveche GPUs para acelerar las canalizaciones de datos y análisis de extremo a extremo.
- Implemente la preparación de datos acelerada GPU y ETL con cuDF y Apache Arrow.
- Aprenda a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
- Cree visualizaciones de datos y ejecute análisis de gráficos con cuXfilter y cuGraph.