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Temario del curso

Introducción a la ciencia de datos

  • ¿Qué es la ciencia de datos?
  • El proceso de ciencia de datos
  • Herramientas y técnicas de ciencia de datos
  • Microsoft Azure Machine Learning

Preparación de datos

  • Fuentes y tipos de datos
  • Limpieza y transformación de datos
  • Ingeniería de características

Construcción y entrenamiento de modelos

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Selección y evaluación de modelos
  • Interpretación de las salidas del modelo

Despliegue de modelos

  • Despliegue de modelos en Azure
  • Escalabilidad y rendimiento
  • Gestión de modelos desplegados

Evaluación del rendimiento de los modelos

  • Métricas de evaluación de modelos
  • Ajuste del rendimiento del modelo
  • Gestión de versiones de modelos

Resumen y preparación para el examen

  • Repaso de conceptos clave
  • Consejos y estrategias de preparación para el examen
  • Examen práctico de práctica

Requerimientos

  • Comprensión fundamental de los conceptos de aprendizaje automático y experiencia en el trabajo con análisis de datos
  • También se recomienda familiaridad con los fundamentos de la programación y la manipulación de datos

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Analistas de datos
  • Cualquier persona que desee aprender sobre aprendizaje automático y prepararse para el examen DP-100
 21 Horas

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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