Cursos de Ciencia de Datos en Quito

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Quito (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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de nivel intermedio que desean utilizar AWS Cloud9 para optimizar sus flujos de trabajo de ciencia de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de ciencia de datos en AWS Cloud9.
• Realizar análisis de datos utilizando Python, R y Jupyter Notebook en Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con servicios de datos de AWS como S3, RDS y Redshift.
• Utilizar AWS Cloud9 para el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático.
• Optimizar los flujos de trabajo basados en la nube para el análisis y procesamiento de datos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (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 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.

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.

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.

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 Quito (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).