Cursos de Google Colab en Pierre

Google Colab Pro es un entorno basado en la nube para el desarrollo escalable de Python, ofreciendo alto rendimiento con GPUs, 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 u on-site) está orientada a usuarios intermedios de Python que desean usar Google Colab Pro para el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y la investigación colaborativa en una interfaz potente de cuadernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Charla 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, contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones de atención médica avanzadas utilizando Google Colab.

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

• Implemente modelos de IA para el cuidado de la salud usando Google Colab.
• Utilice la IA para el modelado predictivo de datos sanitarios.
• Analice imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explore las consideraciones éticas en las soluciones de atención médica basadas en IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a científicos e ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen usar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.

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

• Configure un entorno de big data con Google Colab y Spark.
• Procese y analice grandes conjuntos de datos de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualice big data en un entorno colaborativo.
• Integre Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.

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

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilice Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplique los modelos ARIMA para pronosticar las tendencias de los datos.
• Utilice la biblioteca Prophet de Facebook para obtener pronósticos flexibles.
• Visualice los datos de series temporales y los resultados de las previsiones.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Pierre (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de la IA utilizando Google Colab.

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

• Comprender los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan a través de prueba y error.
• Optimice el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQN).
• Entrena a los agentes en entornos simulados con OpenAI Gimnasio.
• Implemente modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

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

• Construya y entrene redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aproveche Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión artificial.
• Implemente modelos de visión artificial para aplicaciones del mundo real.
• Utilice el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos de CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Deploy machine learning models in real-world applications using Google Colab. (Nota: No se traduce "Google Colab" ya que es un nombre específico o código.)
• Colaborar y administrar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural usando Python en Google Colab.

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de 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.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

• 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.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender 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.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

Este taller impartido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y profesionales de IT principiantes que desean aprender las bases de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

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