Cursos de Ciencia de Datos en Valencia

Esta capacitación presencial o en línea dirigida por un instructor, disponible en Valencia, está orientada a profesionales principiantes que deseen comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a utilizarlos para solucionar problemas del mundo real sin necesidad de crear modelos desde cero.

Al finalizarla, los asistentes podrán:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar distintas arquitecturas de estos modelos y sus aplicaciones prácticas.
• Ajustar finamente un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementarlo en proyectos sencillos de aprendizaje automático.

Esta capacitación presencial o online, dirigida por un instructor en Valencia, está destinada a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que deseen aprovechar AWS Cloud9 para agilizar sus procesos de ciencia de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de ciencia de datos en AWS Cloud9.
• Realizar análisis de datos con Python, R y Jupyter Notebook dentro de Cloud9.
• Vincular 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 los flujos de trabajo cloud destinados al análisis y procesamiento de datos.

Este curso práctico dirigido por un instructor Valencia (en línea o presencial) está destinado a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, validación e implementación de modelos mediante Apache Airflow.

Al concluir este curso, los asistentes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la organización de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento y la validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Implementar modelos de aprendizaje automático mediante pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Valencia (en línea o presencial), está diseñada para ayudar a los participantes a prepararse para el examen de certificación Microsoft Certified: Data Scientist Associate (DP-100).

El curso cubre los fundamentos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, así como su implementación mediante Microsoft Azure Machine Learning. Los participantes aprenderán a preparar datos, construir y entrenar modelos de aprendizaje automático y desplegar modelos en la nube. El curso también aborda la evaluación del rendimiento de los modelos y la ingeniería de características.

Esta formación presencial o en línea, orientada por instructores expertos Valencia, está dirigida a científicos de datos y profesionales de TI con conocimientos básicos que deseen aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab.
• Redactar y ejecutar código Python básico.
• Importar y gestionar conjuntos de datos.
• Generar visualizaciones con librerías de Python.

Este curso presencial o virtual en Valencia, guiado por un instructor, está dirigido a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos con nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para obtener insights, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y distinguir entre los principales paradigmas del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas para la evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales relacionados con los datos.
• Utilizar librerías de Python y cuadernos Jupyter en su desarrollo práctico.
• Diseñar modelos para predicción, clasificación, recomendaciones y agrupamiento de datos.