Curso de AWS Cloud9 for Data Science
AWS Cloud9 ofrece un entorno sólido para la ciencia de datos, lo que permite a los usuarios crear, probar e implementar modelos de datos mediante herramientas basadas en la nube. Este curso guía a los participantes a través de la configuración y administración de un entorno de ciencia de datos en AWS Cloud9, con un enfoque en la integración con los servicios de AWS para el almacenamiento de datos, el procesamiento y el aprendizaje automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos de nivel intermedio que deseen utilizar AWS Cloud9 para optimizar los flujos de trabajo de ciencia de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure un entorno de ciencia de datos en AWS Cloud9.
- Realice análisis de datos con Python, R y Jupyter Notebook en Cloud9.
- Integre AWS Cloud9 con los servicios de datos de AWS, como S3, RDS y Redshift.
- Utilice AWS Cloud9 para el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Optimice los flujos de trabajo basados en la nube para el análisis y el procesamiento de datos.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- 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, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a AWS Cloud9 para Data Science
- Descripción general de las características de AWS Cloud9 para la ciencia de datos
- Configuración de un entorno de ciencia de datos en AWS Cloud9
- Configuración de Cloud9 para Python, R y Jupyter Notebook
Ingesta y preparación de datos
- Importación y limpieza de datos de varias fuentes
- Uso de AWS S3 para el almacenamiento y el acceso a datos
- Preprocesamiento de datos para análisis y modelado
Data Analysis en AWS Cloud9
- Análisis exploratorio de datos utilizando Python y R
- Trabajar con Pandas, NumPy y bibliotecas de visualización de datos
- Análisis estadístico y prueba de hipótesis en Cloud9
Machine Learning Desarrollo de modelos
- Creación de modelos de aprendizaje automático con Scikit-learn y TensorFlow
- Entrenamiento y evaluación de modelos en AWS Cloud9
- Uso de SageMaker con Cloud9 para el desarrollo de modelos a gran escala
Database Integración y Management
- Integración de AWS RDS y Redshift con AWS Cloud9
- Consulta de grandes conjuntos de datos mediante SQL y Python
- Gestión de big data con los servicios de AWS
Implementación y optimización de modelos
- Implementación de modelos de aprendizaje automático mediante AWS Lambda
- Uso de AWS CloudFormation para automatizar la implementación
- Optimización de las canalizaciones de datos para mejorar el rendimiento y la rentabilidad
Desarrollo colaborativo y seguridad
- Colaboración en proyectos de ciencia de datos en Cloud9
- Uso de Git para el control de versiones y la gestión de proyectos
- Prácticas recomendadas de seguridad para datos y modelos en AWS Cloud9
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de ciencia de datos
- Familiaridad con Python programación
- Experiencia con entornos en la nube y servicios de AWS
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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AWS Cloud9 for Data Science - Consultas
Consultas
Testimonios (3)
Todo bien, nada que mejorar
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- Comprender FaaS (Functions as a Service) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure AWS Cloud9 para DevOps flujos de trabajo.
- Implemente canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD).
- Automatice los procesos de prueba, monitoreo e implementación con AWS Cloud9.
- Integre servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en DevOps flujos de trabajo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
- Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
- Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
- Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
- Optimice las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.
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- Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
- "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
- Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
- Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
- Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
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Kaggle
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean aprender y desarrollar sus carreras en Data Science utilizando Kaggle.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Más información sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
- Explora el análisis de datos.
- Obtenga más información sobre Kaggle y cómo funciona.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
- Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
- Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
- Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
- Implemente toda la API Pandas y las funciones.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar RAPIDS para crear canalizaciones, flujos de trabajo y visualizaciones de datos acelerados GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML etcetera.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
- Comprenda las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
- Aproveche GPUs para acelerar las canalizaciones de datos y análisis de extremo a extremo.
- Implemente la preparación de datos acelerada GPU y ETL con cuDF y Apache Arrow.
- Aprenda a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
- Cree visualizaciones de datos y ejecute análisis de gráficos con cuXfilter y cuGraph.