OH, Columbus - Galleria at PNC Plaza

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Descubra nuestros cursos

Google Gemini AI for Data Analysis

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos de nivel principiante a intermedio y profesionales de negocios que desean realizar tareas complejas de análisis de datos de manera más intuitiva en varias industrias utilizando Google Gemini AI.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda los fundamentos de Google Gemini AI.
  • Conecte varias fuentes de datos a Gemini AI.
  • Explore los datos mediante consultas en lenguaje natural.
  • Analice patrones de datos y obtenga información.
  • Cree visualizaciones de datos atractivas.
  • Comunique información basada en datos de manera efectiva.
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Introduction to dbt Cloud

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros, analistas y científicos de datos de nivel principiante que deseen comprender cómo usar dbt Cloud para administrar sus proyectos de almacenamiento y transformación de datos en la nube. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Cree y gestione proyectos en dbt Cloud.
  • Utilice la interfaz dbt Cloud para programar y ejecutar transformaciones de datos.
  • Colabora en proyectos con los miembros del equipo.
  • Implemente sus proyectos de dbt en producción.
  • Depurar y solucionar problemas de proyectos dbt.
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AWS Glue Fundamentals

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y analistas de datos que deseen aprender conocimientos de nivel principiante a intermedio sobre el uso de AWS Glue para configurar una canalización de datos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda los aspectos básicos de AWS Glue.
  • Configure una canalización de AWS Glue.
  • Configure rastreadores y trabajos de AWS Glue.
  • Aprenda a utilizar las transformaciones de AWS Glue.
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IBM Planning Analytics (TM1)

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas que desean utilizar TM1 para analizar y personalizar informes y plantillas para datos en una base de datos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Aprenda a analizar datos utilizando IBM Planning Analytics.
  • Cree vistas personalizadas de los datos de una base de datos.
  • Cree informes y formularios que se comuniquen con TM1.
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Analytic Functions Fundamentals

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de bases de datos de nivel intermedio, SQL desarrolladores y analistas de datos que deseen mejorar sus SQL habilidades mediante el dominio del uso de funciones analíticas. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    Comprender el concepto y la importancia de las funciones analíticas. Aplicar varias funciones analíticas para resolver problemas analíticos complejos. Combine las funciones analíticas con otras SQL funciones para un análisis exhaustivo de los datos. Optimice las consultas para obtener un mejor rendimiento mediante funciones analíticas.
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Data Analysis with MongoDB Aggregation Framework

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos que desean utilizar el marco de agregación MongoDB para realizar análisis de datos mientras simplifican las operaciones complejas y las canalizaciones de agregación. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure MongoDB para el análisis de datos.
  • Comprender los conceptos y las etapas del marco de agregación MongoDB.
  • Obtenga información sobre la estructura, la sintaxis y las operaciones básicas de agregación.
  • Aprenda a manejar operaciones avanzadas en agregación.
  • Aplique algunas herramientas y técnicas de optimización para mejorar el rendimiento de la agregación.
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Una introducción práctica al análisis de datos y Big Data

35 horas
Los participantes que completen esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus obtendrán una comprensión práctica y del mundo real de Big Data 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 Big Data, luego avanza hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el análisis de datos. Finalmente, discutimos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el procesamiento distribuido y la Scalabilidad.
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Análisis de Datos con R

21 horas
R es un entorno de código abierto muy popular para la computación estadística, el análisis de datos y los gráficos. Este curso presenta el lenguaje de programación R a los estudiantes.  Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados.  Análisis de datos avanzados y gráficos con datos del mundo real. Audiencia Desarrolladores / análisis de datos Duración 3 días Formato Conferencias y prácticas
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ElasticSearch para desarrolladores: creación de soluciones de búsqueda y análisis con Elasticsearch

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus está dirigida a desarrolladores de software que desean crear soluciones de búsqueda y análisis utilizando Elasticsearch. El entrenamiento comienza con una discusión de la arquitectura Elasticsearch, incluido su modelo distribuido y la API de búsqueda. A continuación, se explica la funcionalidad de Elasticsearch y la mejor manera de integrarla en una aplicación existente. Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la capacitación y brindan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su implementación y progreso.
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Análisis de Datos con Hive / HiveQL

7 horas
Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive
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Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes

35 horas
En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos. En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic. En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes. A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización. Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso. Formato del curso
  • El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica.
Nota
  • Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.
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Excel para el Análisis Estadístico de Datos

14 horas
Audiencia Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquiera que esté interesado en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel. Objetivos del Curso Este curso ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y como resultado aumentar la eficacia y la eficiencia de su trabajo o investigación. Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.
 
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A Practical Introduction to Data Science

35 horas
Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica del mundo real de Data Science y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas Los participantes tendrán la oportunidad de poner este conocimiento en práctica a través de ejercicios manuales La interacción grupal y la retroalimentación del instructor conforman 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 Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .
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Datos y análisis: desde cero

42 horas
El análisis de datos es una herramienta crucial en los negocios de hoy. Nos enfocaremos en el desarrollo de habilidades para el práctico análisis de datos. El objetivo es ayudar a los delegados a dar respuestas basadas en evidencia a preguntas: ¿Lo que ha sucedido?
  • procesamiento y análisis de datos
  • produciendo visualizaciones informativas de datos
¿Lo que sucederá?
  • pronosticando el rendimiento futuro
  • evaluar pronósticos
¿Qué debería pasar?
  • convirtiendo los datos en decisiones comerciales basadas en la evidencia
  • optimizando procesos
El curso en sí se puede impartir como un curso presencial de 6 días o de forma remota durante un período de semanas, si así lo prefiere. Podemos trabajar con usted para ofrecerle el curso que mejor se adapte a sus necesidades.
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Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy

14 horas
Pandas es un paquete Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y de series temporales.
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Descubrir Conocimiento en Bases de Datos

21 horas
El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de descubrir conocimiento útil de una colección de datos. Las aplicaciones de la vida real para esta técnica de minería de datos incluyen marketing, detección de fraude, telecomunicaciones y fabricación. En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos. Audiencia
  •      Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas
Formato del curso
  •      Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.
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Apache Kylin: Del clásico OLAP al almacén de datos en tiempo real

14 horas
Apache Kylin es un motor de análisis extremo y distribuido para Big Data. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Apache Kylin para configurar un depósito de datos en tiempo real. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin
  • Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano
Nota
  • Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)
Audiencia
  • Grandes ingenieros de datos
  • Analistas de Big Data
Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Datameer para Analistas de Datos

14 horas
Datameer es una plataforma de inteligencia de negocios y análisis construida en Hadoop. Permite a los usuarios finales acceder, explorar y correlacionar datos a gran escala, estructurados, semiestructurados y no estructurados de una manera fácil de usar. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Datameer para superar la pronunciada curva de aprendizaje de Hadoop a medida que avanzan en la configuración y el análisis de una serie de grandes fuentes de datos. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales
  • Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas
  • Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo
  • Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas
  • Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles
  • Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas
Audiencia
  • Analistas de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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HR Analytics for Public Organisations

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales de RR. Este curso cubre enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos. Formato del curso
  • Conferencia interactiva y discusión.
  • Muchos ejercicios y práctica.
Opciones de personalización del curso
  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
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Dremio para el Análisis de Datos deAautoservicio

21 horas
Dremio es una plataforma de datos de autoservicio de código abierto que acelera la consulta de diferentes tipos de fuentes de datos. Dremio se integra con bases de datos relacionales, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch y otras fuentes de datos. Es compatible con SQL y proporciona una interfaz de usuario web para generar consultas. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar, configurar y usar Dremio como una capa unificadora para las herramientas de análisis de datos y los repositorios de datos subyacentes. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Instalar y configurar Dremio
  • Ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, independientemente de la ubicación, el tamaño o la estructura
  • Integre Dremio con BI y fuentes de datos como Tableau y Elasticsearch
Audiencia
  • Científicos de datos
  • Analistas comerciales
  • Ingenieros de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
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IBM Cloud Pak for Data

14 horas
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar IBM Cloud Pak para preparar datos para su uso en soluciones de IA. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Cloud Pak for Data.
  • Unificar la recopilación, organización y análisis de datos.
  • Integre Cloud Pak for Data con una variedad de servicios para resolver problemas empresariales comunes.
  • Implemente flujos de trabajo para colaborar con los miembros del equipo en el desarrollo de una solución de IA.
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Análisis de datos para vendedores

14 horas
La estrategia de marketing de una empresa es una de sus herramientas más esenciales para garantizar el éxito. El aumento de la tecnología y los avances en la recopilación y análisis de datos han llevado a una transformación continua del marketing. Ahora se considera que el análisis de datos es una habilidad crucial para que los profesionales del marketing aprendan. Del mismo modo, aplicar la ciencia de datos a los principios de marketing también es importante para ayudar a los profesionales de ciencias de la información a maximizar sus contribuciones. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos y cómo usarlos para estrategias de marketing. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Instalar y configurar herramientas para herramientas de marketing basadas en datos (Tableau, Google Analytics, Zarget, etc.)
  • Mida, pruebe y optimice el rendimiento de sus estrategias de marketing utilizando datos
  • Usa datos para segmentar a tus clientes y prospectos
  • Usar modelos predictivos para mejorar las tasas de respuesta
  • Implementar análisis de datos paso a paso para impulsar mejores decisiones de marketing
Audiencia
  • Marketers
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
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kdb + yq: Analizan Datos de Series de Tiempo

21 horas
kdb + es una base de datos en memoria, orientada a columnas yq es su lenguaje integrado e interpretado basado en vectores. En kdb +, las tablas son columnas de vectores yq se usa para realizar operaciones en los datos de la tabla como si fuera una lista. kdb + yq se utilizan comúnmente en el comercio de alta frecuencia y son populares entre las principales instituciones financieras, como Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan, etc. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear una aplicación de datos de series temporales utilizando kdb + yq. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender la diferencia entre una base de datos orientada a filas y una base de datos orientada a columnas
  • Seleccionar datos, escribir guiones y crear funciones para llevar a cabo análisis avanzados
  • Analizar datos de series de tiempo tales como datos de stock y de intercambio de productos
  • Use las capacidades en memoria de kdb + para almacenar, analizar, procesar y recuperar grandes conjuntos de datos a alta velocidad
  • Piense en funciones y datos en un nivel más alto que el enfoque de función estándar (argumentos) común en lenguajes no vectores
  • Explore otras aplicaciones sensibles al tiempo para kdb +, que incluyen el comercio de energía, telecomunicaciones, datos de sensores, datos de registro y monitoreo de uso de la máquina y la red
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Ingenieros de bases
  • Científicos de datos
  • Analistas de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Azure for Data Engineer

35 horas
El análisis de datos se refiere al proceso de obtención, limpieza y análisis de datos, a menudo de manera visual, para derivar insights para una mejor toma de decisiones. Cada vez más datos se almacenan en bases de datos en la nube, por lo que es importante tener una estrategia para entender, gestionar y acceder a dichos datos. Una herramienta popular para acceder y visualizar los datos es Power Bi. Esta formación guiada por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigida a personas técnicas que desean obtener una comprensión práctica de las soluciones disponibles en la nube, los procesos de análisis de datos necesarios para trabajar con los datos en la nube, y la práctica práctica para aplicar herramientas como Power BI para analizar los datos. Al final de este curso, los participantes podrán:
  • Instalar y configurar Power BI.
  • Evaluar las diferentes soluciones de datos ofrecidas por proveedores de nube como Azure.
  • Obtenga una comprensión de las diferentes estructuras, los enfoques de modelado y los diseños de almacenamiento de datos utilizados para almacenar, gestionar y acceder Big Data.
  • Aplicar herramientas y técnicas para limpiar los datos en la preparación para el análisis.
  • Construcción de soluciones de informes y análisis basadas en datos en el tiempo y en la nube.
  • Integrar soluciones de análisis de datos con un almacenamiento de datos.
  • mitigar los riesgos de seguridad de los datos y garantizar la privacidad de los datos.
Formato del curso
  • Lecciones y discusiones interactivas.
  • Muchos ejercicios y prácticas.
  • Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
•  
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Apache Arrow for Data Analysis across Disparate Data Sources

14 horas
Apache Arrow es un marco de procesamiento de datos en memoria de código abierto. A menudo se usa junto con otras herramientas de ciencia de datos para acceder a almacenes de datos dispares para su análisis. Se integra bien con otras tecnologías, como bases de datos de GPU , bibliotecas y herramientas de aprendizaje automático, motores de ejecución y marcos de visualización de datos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en el sitio, los participantes aprenderán cómo integrar Apache Arrow con varios marcos de Data Science para acceder a datos de fuentes de datos dispares. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Instale y configure Apache Arrow en un entorno agrupado distribuido
  • Use Apache Arrow para acceder a datos de fuentes de datos dispares
  • Use Apache Arrow para evitar la necesidad de construir y mantener tuberías complejas de ETL
  • Analice datos a través de fuentes de datos dispares sin tener que consolidarlos en un repositorio centralizado.
Audiencia
  • Científicos de datos
  • Ingenieros de datos
Formato del curso
  • Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
Nota
  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
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F # para Ciencia de datos

21 horas
La ciencia de datos es la aplicación de análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de datos y programación con el fin de comprender e interpretar datos del mundo real. F # es un lenguaje de programación adecuado para la ciencia de datos, ya que combina una ejecución eficiente, REPL-scripting, potentes bibliotecas e integración de datos escalables. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar F # para resolver una serie de problemas de ciencia de datos del mundo real. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Use los paquetes de ciencia de datos integrados de F #
  • Use F # para interoperar con otros lenguajes y plataformas, incluidos Excel, R, Matlab y Python.
  • Usa el paquete Deedle para resolver problemas de series de tiempo
  • Llevar a cabo análisis avanzados con líneas mínimas de código de calidad de producción
  • Comprender cómo la programación funcional es una opción natural para los cálculos científicos y de big data
  • Acceda y visualice datos con F #
  • Aplicar F # para el aprendizaje automático
  • Explore soluciones para problemas en dominios tales como inteligencia empresarial y juegos sociales
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Embedding Projector: Visualización de sus Datos de Entrenamiento

14 horas
Embedding Projector es una aplicación web de código abierto para visualizar los datos utilizados para entrenar sistemas de aprendizaje automático. Creado por Google, es parte de TensorFlow. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos detrás de Embedding Projector y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático
  • Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático
  • Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números.
  • Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo
  • Aplicar Embedding Project a casos de uso del mundo real, como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Scaling Data Analysis with Python and Dask

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar Dask con el ecosistema Python para crear, escalar y analizar grandes conjuntos de datos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Configure el entorno para comenzar a crear procesamiento de big data con Dask y Python.
  • Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
  • Comprenda cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
  • Aprenda a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) usando Dask.
  • Optimice el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.
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Exploratory Data Analysis

7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a personas que desean utilizar técnicas gráficas y numéricas para comprender mejor la estructura de un conjunto de datos antes de comenzar un análisis más formal. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Identifique las variables que indican conexiones dentro de los datos.
  • Identifique patrones inusuales en los datos.
  • Genere gráficos visualmente atractivos y fáciles de leer que proporcionen información sobre los datos.
  • Utilice el análisis exploratorio para allanar el camino para modelos estadísticos más complejos.
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LibreOffice Calc for Data Analysis

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Columbus (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos que desean usar LibreOffice Calc para realizar muchas formas de análisis de datos (desde básicos hasta avanzados), aprovechando funcionalidades similares que se encuentran en Excel y otros programas de hojas de cálculo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale la suite LibreOffice en cualquier sistema operativo.
  • Comprenda todas las características y funcionalidades disponibles en LibreOffice Calc.
  • Aprenda a limpiar, validar, manipular y visualizar datos en Calc.
  • Aplique las diversas funciones y herramientas de Calc para realizar análisis de datos complejos.
  • Obtenga algunos consejos e información sobre cómo realizar análisis de datos avanzados.
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Testimonios (50)

Cómo funciona el big data, programas de datos, mayor conocimiento de cómo funciona nuestro mundo actual utilizando datos

Ozayr Hussain - Vodacom
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

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El lado práctico de la formación.

Patrick - Vodacom PTy Ltd
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

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Interactive topics and the style used by the lecture to simplified the topics for the students

Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

the trainer and his ability to lecture

ibrahim hamakarim - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

Practical exercises

JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

Realmente me beneficié de los ejemplos prácticos de la vida real.

Wioleta
Curso - Data and Analytics - from the ground up

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The patience of Kamil.

Laszlo Maros
Curso - Data and Analytics - from the ground up

Kamil is very knowledgeable and nice person, I have learned from him a lot.

Aleksandra Szubert
Curso - Data and Analytics - from the ground up

Detailed and comprehensive instruction given by experienced and clearly knowledgeable expert on the subject.

Justin Roche
Curso - Data and Analytics - from the ground up

The way the trainer made complex subjects easy to understand.

Adam Drewry
Curso - Data and Analytics - from the ground up

Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio

Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask

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El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)

Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask

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la claridad con la que explicó todo el curso, así como la disposición de regresar en el temario cuando fue necesario

Carlos Eloy - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Curso - Data Analytics With R

Me gustó que el entrenador se asegurara de que todos entendiéramos y siguiéramos las conferencias. Si teníamos un problema, se detenía y nos ayudaba a solucionarlo.

Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Curso - Data Analytics With R

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The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.

- Teleperformance
Curso - Data Analytics With R

new tool which is "R" and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis

Michael Lopez - Teleperformance
Curso - Data Analytics With R

I get answers on all my questions.

Natalia Gladii
Curso - Data Analytics With R

Discusión sobre el uso de ElasticSearcha en nuestro proyecto de empresa y su optimización.

Michal - Madkom
Curso - Elasticsearch for Developers

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Presentación comprensible de los problemas

Sylwester - Inter Cars S.A.
Curso - Elasticsearch for Developers

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- performance of prepared training environment - adequate examples and topics in accordance with needs

Błażej - Kyndryl Wrocław
Curso - Elasticsearch for Developers

I liked that we got a general overview of elastic and learned tons of things that could be applied in current project the first day. I also liked that we went through current project code with a code review and mention improvements or/and stuff to think about or take up for discussion in the project on the second day. I like that the training gave me a good base to continue delve into elastic search.

Mattias Hansson - Chalmers Tekniska Högskola AB
Curso - Elasticsearch for Developers

1. Clear theoretical explanation of concepts and alternatives to problem solving. 2. Practical examples where concepts are, and can be applied. 3. I learnt skills that I can use in my job, which will make some of my work easier 4. It will definitely bring some innovation into some of the reports I prepare for different Committees.

Sindiso Ndlovu - Export Credit insurance corporation
Curso - Excel For Statistical Data Analysis

I thought he did a great job of tailoring the experience to the audience. This class is mostly designed to cover data analysis with HIVE, but me and my co-worker are doing HIVE administration with no real data analytics responsibilities.

ian reif - Franchise Tax Board
Curso - Data Analysis with Hive/HiveQL

Fulvio was able to grasp our companies business case and was able to correlate with the course material, almost instantly.

Samuel Peeters - Proximus Group
Curso - Data Analysis with Hive/HiveQL

The high level principles about Hive, HDFS..

Geert Suys - Proximus Group
Curso - Data Analysis with Hive/HiveQL

The trainer was fantastic and really knew his stuff. I learned a lot about the software I didn't know previously which will help a lot at my job!

Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Curso - Data Analysis with Hive/HiveQL

The competence and knowledge of the trainer

Jonathan Puvilland
Curso - Data Analysis with Hive/HiveQL

El entrenador fue muy bueno e hizo que el entrenamiento fuera perfecto para mis necesidades

Florentin - EXPERIS
Curso - Search and Analytics with Amazon OpenSearch

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Got to know new features in OS which I wasn't aware before.

Dhivyalakshmi Ponnusamy - Mercedes-Benz AG
Curso - Search and Analytics with Amazon OpenSearch

Muy completo en lo que respecta a hacer análisis de datos usando Python

Mervin Lau - MINDEF
Curso - Python for Data Analysis

Traducción Automática

El entrenador fue muy paciente para ayudarnos a resolver los problemas que habíamos enfrentado, así como para aclarar nuestras dudas.

Chua Wei Zhi - MINDEF
Curso - Python for Data Analysis

Traducción Automática

clear explanation with adequate examples.

Raphael Reynold - MINDEF
Curso - Python for Data Analysis

Patience of the trainer while making sure everyone understand the lesson

Yeo Yu Xin - Ministry of Defence, Singapore
Curso - Python for Data Analysis

Conocimiento, conocimiento sustantivo, contacto con otros, disposición a ayudar incluso en problemas triviales, capacidad de interesar a los oyentes.

Michał
Curso - Python for Excel

Traducción Automática

Estaba muy bien organizado

Ana - DB Global Technology SRL
Curso - SQL Advanced level for Analysts

Traducción Automática

Las habilidades del formador y la estructura del curso

Marius - DB Global Technology SRL
Curso - SQL Advanced level for Analysts

Traducción Automática

Muy bien estructurado, buen ritmo e información valiosa mostrada en múltiples capas con mayor dificultad.

Andrei ranac - DB Global Technology SRL
Curso - SQL Advanced level for Analysts

Traducción Automática

Amplia discusión sobre el tema

Marcin - DPDgroup IT Solutions sp. z o.o.
Curso - SQL Advanced level for Analysts

Traducción Automática

Expandiendo mi pensamiento lógico, fue un muy buen ejercicio para mi cerebro, y aprendí mucho, así que estoy más equipado para mis ejercicios de trabajo

Kaja - DPDgroup IT Solutions sp. z o.o.
Curso - SQL Advanced level for Analysts

Traducción Automática

The DevOps tool

Jeremie Mandap - Mizuho Bank Ltd - Manila Branch
Curso - Agile Business Analysis

focusing on applying the course on my real work

shahla - ECRA
Curso - Introduction to Business Analysis: Defining Successful Projects

No intimidar

Jaztin - Flo Energy
Curso - Business Process Modelling in BPMN 2.0

Traducción Automática

Phillipe es extremadamente bueno explicando la teoría y demostrando visualmente cómo mapear usando BPMN 2.0, lo que hace que sea más fácil de entender. El material del curso también era fácil de leer y seguir. Fue una buena mezcla entre teoría y práctica y Phillipe fue muy servicial y comprensivo para asegurarse de que obtuviéramos lo mejor del curso.

Mai - Scottish Enterprise Finance Shared Service Centre
Curso - Business Process Modelling in BPMN 2.0

Traducción Automática

The way he used the whiteboard to demonstrate ideas and concepts, as a visual learner it helped me a lot.

John Watson - Scottish Enterprise Finance Shared Service Centre
Curso - Business Process Modelling in BPMN 2.0

Phillipe's delivery was excellent, was very engaging, and he managed to make a subject that can be quite dry seem very interesting. The subject matter was very relevant to us and what we are trying to do in our organisation.

Kerin McEwing - Scottish Enterprise
Curso - Business Process Modelling in BPMN 2.0

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Shane Lynch - BC Pension Corporation
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El tema BPM está cerca de mi corazón debido al papel que interpreto. Filip tiene un enfoque frío y relajado y hace un gran trabajo al explicar los temas discutidos. Dosifica el conocimiento a buen ritmo y en cantidad. El material es muy fresco y claro, y pasar por la formación te da una agradable sensación de mejora de tus habilidades. Es bueno que hayamos encontrado tiempo para mirar nuestros problemas BPMN también y sugerir soluciones. En mi opinión, la parte informática también es un punto fuerte de la formación. Todo funciona, nada se rompe, no hay retrasos y no tienes que lidiar con la técnica, solo puedes concentrarte en el material. Enhorabuena por una gran plataforma de formación.

Bogumił - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
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Un gran número de tareas a realizar por su cuenta, para que pueda comprobar de forma continua si comprende los temas tratados y puede hacer el modelo usted mismo. La comprobación conjunta de las tareas permite al formador verificar si la tarea se ha realizado correctamente y da retroalimentación al alumno. Incluso al verificar las tareas de otras personas, puede averiguar cómo otros abordaron el tema, qué hicieron mejor y qué errores cometieron, lo que reduce el riesgo de que usted mismo cometa esos errores. Una plataforma muy bonita en la que se llevó a cabo la formación. Gran contacto con el entrenador.

Daria
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Sławek
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