Cursos de Google Colab en Columbia

Google Colab Pro es un entorno basado en la nube para el desarrollo escalable de Python, ofreciendo unidades de alto rendimiento GPU, tiempos de ejecución más largos y más memoria para cargas de trabajo exigentes de IA y ciencia de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a usuarios intermedios de Python que desean utilizar Google Colab Pro para el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y la investigación colaborativa en una interfaz poderosa de cuadernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar cuadernos basados en la nube utilizando Colab Pro.
• Utilizar GPUs y TPUs para cálculos acelerados.
• Simplificar flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrar con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• 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, contáctenos para hacer los arreglos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Columbia (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de gran volumen de datos utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar grandes volúmenes de datos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Este curso dirigido por un instructor en Columbia (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos intermedios que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real usando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
• Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
• Visualizar datos y resultados de pronóstico de series temporales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Columbia (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos principales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes usando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Columbia, está diseñada para profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos visuales sofisticados usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Utilizar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje transferido para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Columbia (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean mejorar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante ajuste de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores intermedios que desean aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural utilizando Python en Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural.
• Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de PLN.
• Realizar análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
• Trabajar con datos de texto usando Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.

Este curso en vivo y guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean entender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está diseñado para científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Entender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Columbia (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diversos tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas de visualización avanzadas.
• Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos eficazmente utilizando herramientas visuales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender el lenguaje de programación Python desde cero utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las bases del lenguaje de programación Python.
• Implementar código de Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa de Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar eficazmente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Columbia, está orientado a científicos de datos y profesionales de TI principiantes que desean aprender los fundamentos del análisis de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab.
• Escribir y ejecutar código básico de Python.
• Importar y manejar conjuntos de datos.
• Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.