Curso de Aprendizaje Automático - Ciencia de Datos

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar AdaBoost para crear algoritmos de impulso para el aprendizaje automático con Python.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el impulso adaptativo.
• Aprenda a crear modelos AdaBoost para impulsar los algoritmos de aprendizaje automático en Python.
• Utilice el ajuste de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos AdaBoost.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar el ecosistema Anaconda para capturar, administrar e implementar paquetes y flujos de trabajo de análisis de datos en una sola plataforma.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Anaconda componentes y bibliotecas.
• Comprender los conceptos básicos, las características y los beneficios de Anaconda.
• Administre paquetes, entornos y canales con Anaconda Navigator.
• Utilice los paquetes Conda, R y Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Conozca algunos casos de uso prácticos y técnicas para la gestión de múltiples entornos de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que desean usar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en big data.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y evalúe varias herramientas de código abierto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etcétera.)
• Entrene modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
• Resuelva de manera eficiente diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
• Escriba solo el código necesario para iniciar el proceso de aprendizaje automático automatizado.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes con diferentes niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma Google AutoML para crear chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
• Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
• Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
• Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
• Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
• Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
• Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Weka para realizar tareas de minería de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Weka.
• Comprender el entorno Weka y el entorno de trabajo.
• Realice tareas de minería de datos mediante Weka.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
• Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
• Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
• Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.

Esta 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar Google ML Kit para crear modelos de aprendizaje automático optimizados para el procesamiento en dispositivos móviles.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
• Integre nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones Android y iOS mediante las ML Kit API. 
• Mejore y optimice las aplicaciones existentes con el SDK ML Kit para el procesamiento y la implementación en el dispositivo.

Esta 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean usar Random Forest para crear algoritmos de aprendizaje automático para grandes conjuntos de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con Random forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprenda a manejar grandes conjuntos de datos e interpretar varios árboles de decisión en Random Forest.
• Evalúe y optimice el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a usar RapidMiner para estimar y proyectar valores y utilizar herramientas analíticas para el pronóstico de series temporales.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccione los algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejore la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilice RapidMiner para estimar y proyectar valores, y utilice herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de textos y el análisis predictivo. 

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos predictivos. 

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar RapidMiner
• Prepare y visualice datos con RapidMiner
• Validación de modelos de aprendizaje automático
• Mashup de datos y creación de modelos predictivos
• Poner en práctica el análisis predictivo dentro de un proceso de negocio
• Solucionar problemas y optimizar RapidMiner

Audiencia

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

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.

Esta 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.