Google Gemini AI para Análisis de Datos
Google Gemini AI es una herramienta de vanguardia que proporciona a los usuarios interfaces en lenguaje natural y visuales para mejorar la exploración, el análisis, la visualización y la comunicación de datos.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y profesionales comerciales de nivel principiante e intermedio que deseen realizar tareas complejas de análisis de datos de manera más intuitiva en diversas industrias utilizando Google Gemini AI.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de Google Gemini AI.
- Conectar diversas fuentes de datos con Gemini AI.
- Explorar datos utilizando consultas en lenguaje natural.
- Analizar patrones de datos y extraer conclusiones.
- Crear visualizaciones de datos impactantes.
- Comunicar efectivamente las conclusiones basadas en datos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- 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, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción a Google Gemini AI
- Descripción general de la IA en el análisis de datos
- Capacidades de Google Gemini AI
- Configuración del entorno de Gemini AI
Conexión de fuentes de datos
- Importación de datos a Gemini AI
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Garantía de seguridad y privacidad de los datos
Exploración de datos con Gemini AI
- Uso de consultas en lenguaje natural
- Comprensión de las respuestas de Gemini AI
- Técnicas avanzadas de consulta
Análisis de datos y conclusiones
- Identificación de patrones y anomalías
- Análisis estadístico con Gemini AI
- Modelado predictivo y pronósticos
Visualización de datos
- Diseño de visualizaciones efectivas
- Personalización de gráficos y diagramas
- Paneles interactivos con Gemini AI
Comunicación de conclusiones
- Narrativa con datos (storytelling)
- Preparación de informes y presentaciones
- Mejores prácticas para la toma de decisiones basada en datos
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de análisis de datos
- Se recomienda familiaridad con herramientas de visualización de datos
Público objetivo
- Analistas de datos
- Profesionales comerciales
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Google Gemini AI para Análisis de Datos - Reserva
Google Gemini AI para Análisis de Datos - Consulta
Google Gemini AI para Análisis de Datos - Solicitud de consultoría
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aprovechar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y el análisis de datos.
- Crear mapas 2D y 3D con simbología avanzada y técnicas de geoprocessamiento.
- Automatizar flujos de trabajo utilizando ModelBuilder y scripts en Python.
- Integrar ArcGIS con servicios de datos externos y sistemas empresariales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilizar scripts de Python para la automatización y el procesamiento de datos complejos.
- Aplicar el modelado espacial para resolver problemas en escenarios del mundo real.
- Llevar a cabo análisis geoestadísticos para una interpretación avanzada de los datos.
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- Identificar las tendencias de InsurTech y su impacto en el ecosistema del seguro.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Análisis de estudios de caso y talleres grupales.
- Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
IREB CPRE – Nivel Fundacional (Extendido): Ingeniería de Requisitos Práctica y Preparación para la Certificación
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos en el temario de IREB CPRE Nivel Fundacional.
- Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas al contexto.
- Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
- Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización durante todo el ciclo de vida del proyecto.
- Utilizar herramientas y mejores prácticas de Ingeniería de Requisitos para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
- Estar completamente preparados para presentarse y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundacional.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios basados en casos y talleres colaborativos.
- Sesiones de preparación para el examen y preguntas de práctica.
Opciones de Personalización del Curso
- Se pueden añadir módulos adicionales o estudios de casos específicos de la industria según solicitud.
Python para ArcGIS y QGIS para profesionales de Ciencias de la Tierra e Ingeniería
35 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciencias de la tierra e ingeniería de nivel principiante que deseen utilizar Python para el análisis geoespacial tanto en entornos ArcGIS como QGIS.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aprender la sintaxis de Python y las estructuras de control para ejecutar tareas geoespaciales de manera eficiente.
- Utilizar Pandas, Numpy y Matplotlib para el análisis y visualización de datos en SIG.
- Manipular y analizar datos vectoriales con las bibliotecas Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
- Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales mediante scripting en Python en ArcGIS y QGIS.
- Desarrollar herramientas personalizadas de geoprocessamiento basadas en Python para ArcGIS y QGIS que optimicen las tareas.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (SIG) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG a veces se utiliza para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), que es la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un amplio ámbito dentro de la más extensa disciplina académica de la geoinformática.
QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (SIG), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas rasterizadas y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como elementos de tipo punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas, y el software puede georreferenciarlas. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux y BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz de QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS: las bibliotecas de Python de QGIS que permiten integrar funcionalidades SIG en tu código Python o aplicación, posibilitando incluso desarrollar tu propio complemento (plugin) de Python en torno a una funcionalidad GIS específica.
Análisis de Requisitos
21 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a personas que deseen comprender el análisis de requisitos y llevarlo a cabo de manera eficiente y precisa mediante el uso de técnicas de análisis aplicadas a sus proyectos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- identificar los diferentes tipos de requisitos.
- comprender los conceptos generales y las actividades propias del análisis de requisitos.
- conocer la metodología del análisis de requisitos.
- utilizar diversas técnicas de análisis de requisitos para obtener ventajas competitivas.
- estructurar los requisitos con el fin de comunicarse eficazmente con arquitectos y desarrolladores a través de un proceso iterativo de recopilación de requisitos.