Jupyter para Equipos de Ciencia de Datos

Este es un curso de 5 días de introducción a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (IA).

El curso se imparte con ejemplos y ejercicios utilizando Python.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (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.

Los participantes que completen este entrenamiento adquirirán una comprensión práctica y basada en el mundo real de la Ciencia de Datos, así como de sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de aplicar este conocimiento a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y los comentarios del instructor constituyen un componente importante de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de la Ciencia de Datos, luego avanza hacia las herramientas y metodologías utilizadas en la Ciencia de Datos.

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas técnicos
• Consultores de TI

Formato del Curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Nota

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

El big data es un conjunto de datos tan voluminoso y complejo que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos son inadecuadas para manejarlos. Los desafíos del big data incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, las consultas, la actualización y la privacidad de la información.

Este curso está dirigido a profesionales de ventas de marketing que tienen la intención de obtener
más profundo en la aplicación de la ciencia de datos en Marketing / Ventas. El curso proporciona
cobertura detallada de las diferentes técnicas de ciencia de datos utilizadas para "upsale", "cross-sale",
segmentación del mercado, marca y CLV.

Diferencia de marketing y ventas: ¿cómo es que las ventas y el marketing son diferentes? En muy simple

En palabras, las ventas pueden denominarse como un proceso que se enfoca o se dirige a individuos o grupos pequeños.
Por otro lado, el marketing se dirige a un grupo más grande o al público en general.
El marketing incluye investigación (identificación de las necesidades del cliente), desarrollo de productos (producción
productos innovadores) y promover el producto (a través de anuncios) y crear conciencia sobre
el producto entre los consumidores. Como tal marketing significa generar clientes potenciales o prospectos. Una vez el
producto está en el mercado, es la tarea del vendedor persuadir al cliente para que compre el
producto. Bueno, las ventas significan convertir clientes potenciales o prospectos en compras y pedidos.
Si bien el marketing está dirigido a plazos más largos, las ventas se refieren a objetivos más cortos. El marketing implica una mayor
proceso de crear un nombre para una marca y persuadir al cliente para que lo compre aunque no lo necesite.
Donde las ventas solo implican un proceso a corto plazo para encontrar al consumidor objetivo.
En concepto también, las ventas y el marketing tienen mucha diferencia. Las ventas solo se enfocan en convertir al consumidor
la demanda coincide con los productos. Pero los objetivos de marketing para satisfacer las demandas del consumidor.
El marketing se puede llamar como un pie de página para las ventas. Prepara el terreno para que un vendedor se acerque a un
consumidor. El marketing como tal no es directo y utiliza varios métodos como publicidad, marketing de marca,
relaciones públicas, correos directos y marketing viral para crear conciencia sobre el producto. Las ventas dependen
a menudo interacciones interpersonales. Las ventas involucran reuniones uno a uno, redes y llamadas.
Otra diferencia que se ve entre el marketing y las ventas es que la primera implica tanto micro y
análisis macro centrado en intenciones estratégicas. Por otro lado, las ventas se refieren a los desafíos y
relaciones con el cliente.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo (en línea o en el lugar), está destinado a profesionales que deseen iniciar una carrera en Ciencia de Datos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Python y MySql.
• Comprender qué es la Ciencia de Datos y cómo puede agregar valor a prácticamente cualquier negocio. 
• Aprender los fundamentos de la programación en Python.
• Aprender técnicas de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, y cómo implementarlas e interpretar los resultados.  

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (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.

En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma.  En esta discusión se incluye una introducción a MATLAB la sintaxis, matrices y matrices, la visualización de datos, el desarrollo de scripts y los principios orientados a objetos.

En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, establecemos 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 formación, los participantes aprenden a agilizar su trabajo automatizando 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 una comprensión profunda de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlas para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Se llevarán a cabo evaluaciones a lo largo del curso para medir el progreso.

Formato del curso

• El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, que incluyen 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 preestablecidas. Si tiene requisitos específicos, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

Este curso de formación presencial dirigido por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a analistas de datos intermedios, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer conocimientos, hacer predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar las principales paradigmas del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas de datos en el mundo real.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y clustering.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (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.

Python es un lenguaje de programación que ha ganado gran popularidad en la industria financiera. Adoptado por los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura, se está utilizando para crear una amplia gama de aplicaciones financieras que van desde programas de negociación básicos hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

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

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
• Descargar, instalar y mantener las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
• Seleccionar y utilizar los paquetes y técnicas de programación más adecuados de Python para organizar, visualizar y analizar datos financieros de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y más
• Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Nota

• Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desee agregar o ampliar, por favor contáctenos para organizarlo.

El curso de formación ayudará a los participantes a prepararse para el Desarrollo de Aplicaciones Web utilizando Programación Python con Análisis de Datos. Esta visualización de datos es una gran herramienta para la Alta Dirección en la toma de decisiones.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo en los Estados Unidos (en línea o en las instalaciones), está destinado a analistas de datos y desarrolladores web que deseen desarrollar modelos asociativos en Qlik Sense.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Aplicar Qlik Sense en ciencia de datos.
• Usar y navegar por la interfaz de Qlik Sense.
• Crear una fuerza laboral alfabetizada en datos con interacción AI.
• Crear una empresa impulsada por datos con Qlik Sense.

Este curso de formación dirigido por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para crear pipelines, flujos de trabajo y visualizaciones aceleradas por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, cuML, etc.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para construir modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
• Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
• Aprovechar GPUs para acelerar pipelines de datos y análisis de extremo a extremo.
• Implementar la preparación de datos y ETL acelerados por GPU con cuDF y Apache Arrow.
• Aprender a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
• Crear visualizaciones de datos y ejecutar análisis de grafos con cuXfilter y cuGraph.

Este curso de formación dirigido por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos que deseen utilizar la pila SMACK para crear plataformas de procesamiento de datos para soluciones de big data.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Implementar una arquitectura de pipeline de datos para el procesamiento de big data.
• Desarrollar una infraestructura en clúster con Apache Mesos y Docker.
• Analizar datos con Spark y Scala.
• Administrar datos no estructurados con Apache Cassandra.