AWS Cloud9 para Ciencia de Datos

Explora enfoques prácticos para la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial utilizando Python. Este curso equipa a los profesionales con las habilidades necesarias para analizar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento del lenguaje natural, Big Data con Spark y narrativas basadas en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y capacitación analítica lista para el mundo laboral.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a participantes con nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y profesionales de TI de nivel principiante a intermedio que deseen adquirir experiencia práctica en la gestión de servicios en la nube de AWS y prepararse para el examen AWS Certified SysOps Administrator - Associate.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer servicios y recursos de AWS de forma segura.
• Gestionar identidades de usuario, permisos y acceso a los recursos de AWS.
• Diseñar e implementar sistemas escalables, altamente disponibles y tolerantes a fallos en AWS.
• Implementar y gestionar el flujo de datos hacia y desde AWS.
• Optimizar el uso de los servicios de AWS para garantizar un funcionamiento eficiente y la gestión de costos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nube que desean comprender e implementar los aspectos más complejos de la arquitectura de AWS. El curso cubre muchos de los mismos temas que los cursos del nivel de AWS Certified Solutions Architect (Professional). Sin embargo, este curso NO tiene como objetivo preparar a los participantes para presentar un examen. Se trata de un curso práctico y manos a la obra que demuestra cómo implementar, en un entorno de laboratorio real, muchas de las configuraciones, implementaciones y despliegues que un Arquitecto de Soluciones de AWS tendría que llevar a cabo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar soluciones complejas en la nube sobre AWS.
• Desplegar aplicaciones de software en AWS que sean escalables, altamente disponibles y tolerantes a fallos.
• Integrar los servicios de AWS más apropiados con una aplicación.
• Migrar una aplicación de software compleja a AWS.
• Aplicar las mejores prácticas en el diseño, implementación, optimización y despliegue de infraestructura y aplicaciones en AWS.

Esta formación en vivo con instructores en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean aprender a aprovechar las herramientas y servicios de AWS para construir, entrenar e implementar modelos de IA de manera eficiente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los servicios de IA/ML proporcionados por AWS.
• Configurar y gestionar entornos de IA/ML en AWS.
• Adquirir experiencia práctica en la construcción, entrenamiento e implementación de modelos de IA utilizando Amazon SageMaker.
• Aprender a utilizar diversos servicios de IA de AWS para casos de uso específicos.

Esta formación en vivo con un instructor Ecuador (presencial o remota) está dirigida a ingenieros que deseen implementar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de construir una plataforma IoT que incluya la implementación y gestión de una capa backend, un gateway y dispositivos sobre AWS.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar AWS Lambda para construir e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin tener que preocuparse por el aprovisionamiento del entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Funciones como Servicio) y las ventajas del desarrollo serverless.
• Construir, cargar y ejecutar funciones de AWS Lambda.
• Integrar funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquetar, implementar, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en <ubicación> (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos e IT profesionales de nivel principiante que deseen aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas de DevOps y optimizar los procesos de desarrollo mediante el uso de AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar AWS Cloud9 para flujos de trabajo de DevOps.
• Implementar canales de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatizar los procesos de prueba, monitoreo e implementación utilizando AWS Cloud9.
• Integrar servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en los flujos de trabajo de DevOps.
• Utilizar sistemas de control de versiones como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprender cómo construir, implementar y mantener eficazmente aplicaciones serverless en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura serverless.
• Configurar AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones serverless.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones serverless utilizando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda con otros servicios de AWS como API Gateway y S3.
• Optimizar las aplicaciones serverless en términos de rendimiento y eficiencia de costos.

Resumen:

• Comprensión de la arquitectura IoT y sus funciones principales.
• Exploración del concepto de "Cosas" y "Sensores", el Internet de las Cosas, y cómo mapear las funciones empresariales a soluciones IoT.
• Vista general completa de los componentes de software IoT: hardware, firmware, middleware, infraestructura en la nube y aplicaciones móviles.
• Funciones clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, SaaS para gestión de flotas (FM) y visualización de datos (DV), sistemas de alertas/alarmas, incorporación de sensores y "cosas", y geocercado.
• Fundamentos de la comunicación entre dispositivos IoT y la nube utilizando MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS a través de MQTT mediante AWS IoT Core.
• Integración de AWS IoT Core con AWS Lambda para procesamiento de datos y Amazon DynamoDB para almacenamiento de información.
• Conexión de una Raspberry Pi a AWS IoT Core para una comunicación fluida de datos.
• Laboratorio práctico: Construcción de un dispositivo inteligente utilizando una Raspberry Pi y AWS IoT Core.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con la interfaz web.

La plataforma KNIME Analytics es una opción líder de código abierto para la innovación basada en datos, que te ayuda a descubrir el potencial oculto en tus datos, extraer nuevas perspectivas o prever futuros escenarios. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para usar, una gama completa de herramientas integradas y la mayor variedad de algoritmos avanzados disponibles, la plataforma KNIME Analytics es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista empresarial.

Este curso sobre la plataforma KNIME Analytics es una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME que deseen familiarizarse con KNIME, aprender a utilizarlo de manera más eficiente y crear informes claros y completos basados en flujos de trabajo de KNIME.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos que desean usar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está dirigida a un público que no conoce la programación y tiene la intención de utilizar herramientas de vanguardia para implementar escenarios analíticos.

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

• Instalar y configurar KNIME.
• Construir escenarios de ciencia de datos.
• Entrenar, probar y validar modelos.
• Implementar la cadena de valor completa de los modelos de ciencia de datos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos 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 o para obtener más información sobre este programa, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información relevante, realizar predicciones y automatizar la toma de decisiones basada en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los 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 reales de datos.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento (clustering).

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin tener que construir modelos desde cero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar diversas arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Afinar (fine-tune) un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos simples de aprendizaje automático.

Python es un lenguaje de programación que ha ganado enorme popularidad en la industria financiera. Adoptado por los principales bancos de inversión y fondos de cobertura, se utiliza para construir una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas de comercio central hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 de Python y las técnicas de programación más adecuadas para organizar, visualizar y analizar datos financieros provenientes de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de inversiones y más
• Depurar, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants (cuantitativos)

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva en laboratorios

Nota

• Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los problemas principales que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica específica que desee añadir o elaborar más a fondo, por favor contáctenos para organizarlo.