Cursos de Ciencia de los datos en Ciudad de Panamá

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar distintas arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Afinar un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos sencillos de aprendizaje automático.

Esta formación presencial en vivo en <ubicación> (en línea o en las instalaciones) 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 podrán:

• 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 y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
• Optimizar flujos de trabajo basados en la nube para el análisis y procesamiento de datos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 mediante pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación en directo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y profesionales de TI principiantes que desean 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 una gran popularidad en la industria financiera. Adopotado por los principales bancos de inversión y fondos de cobertura, se utiliza para desarrollar una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas de negociación centrales hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta formación guiada por instructores, los participantes aprenderán a utilizar Python para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan diversos problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• 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 técnicas de programación más adecuados para organizar, visualizar y analizar datos financieros procedentes de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Desarrollar aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de la inversión y más
• Diagnosticar, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Combinación de conferencias, discusiones, ejercicios y una intensa práctica presencial

Nota

• Esta formación tiene como objetivo proporcionar soluciones a algunos de los problemas principales que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desee añadir o ampliar, por favor póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

Explora métodos prácticos aplicados a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial mediante Python, capacitando a los profesionales para analizar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en entornos empresariales. Aborda metodologías como CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, deep learning con Tensorflow, procesamiento de lenguaje natural (NLP), big data con Spark, así como narrativas basadas en datos. Es ideal para quienes desean iniciarse en la certificación de ciencia de datos con Python y recibir formación analítica lista para el mercado laboral.

La plataforma KNIME Analytics es una opción líder de código abierto para la innovación impulsada por datos, que te ayuda a descubrir el potencial oculto en tus datos, extraer nuevas ideas y predecir escenarios futuros. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar, una amplia gama de herramientas integradas y la mayor selección de algoritmos avanzados disponibles, KNIME Analytics Platform es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista empresarial.

Este curso sobre KNIME Analytics Platform ofrece una oportunidad ideal tanto para principiantes como para usuarios avanzados y expertos en KNIME, quienes desean iniciarse en el uso de KNIME, aprender a utilizarlo de manera más efectiva 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 utilizar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso o obtener más información sobre el programa, por favor contáctanos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos con nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información, hacer predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender y diferenciar los paradigmas clave 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.