AWS Cloud9 para Ciencia de Datos

 Se adentra en enfoques prácticos de la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial utilizando Python, dotando a los profesionales de las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Cubre los flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con Tensorflow, procesamiento de lenguaje natural, big data con Spark y narración de datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y una formación analítica orientada a la empleabilidad.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento de modelos, validación y despliegue 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 de modelos y validación.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático mediante pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar el ecosistema de Anaconda para capturar, gestionar e implementar paquetes y flujos de trabajo de análisis de datos en una plataforma única.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar los componentes y bibliotecas de Anaconda.
• Comprender los conceptos fundamentales, características y beneficios de Anaconda.
• Gestionar paquetes, entornos y canales utilizando Anaconda Navigator.
• Utilizar paquetes de Conda, R y Python para ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Conocer algunos casos de uso prácticos y técnicas para gestionar múltiples entornos de datos.

Esta formación en vivo con instrucción presencial Costa Rica (en el lugar o remota) está dirigida a ingenieros que deseen implementar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores que desean instalar, configurar y gestionar las capacidades de AWS IoT Greengrass para crear aplicaciones para diversos dispositivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán utilizar AWS IoT Greengrass para construir, implementar, gestionar, asegurar y supervisar aplicaciones en dispositivos inteligentes.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en las instalaciones o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar AWS Lambda para construir y desplegar servicios y aplicaciones en la nube, sin necesidad de preocuparse por aprovisionar el entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al final de esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y profesionales de TI de nivel principiante que desean aprender los conceptos básicos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (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 AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprender a construir, desplegar y mantener de manera efectiva aplicaciones sin servidor en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Este curso está diseñado para profesionales de marketing y ventas que desean adentrarse más en la aplicación de la ciencia de datos en marketing y ventas. El curso proporciona una cobertura detallada de diferentes técnicas de ciencia de datos utilizadas para la "venta adicional" (upsale), la "venta cruzada" (cross-sale), la segmentación de mercado, la construcción de marca y el valor de vida del cliente (CLV).

Diferencia entre marketing y ventas - ¿En qué se diferencian las ventas del marketing?

En palabras muy sencillas, las ventas pueden definirse como un proceso que se centra o se dirige a individuos o grupos pequeños. El marketing, por otro lado, se dirige a un grupo más amplio o al público en general. El marketing incluye la investigación (identificación de las necesidades del cliente), el desarrollo de productos (creación de productos innovadores) y la promoción del producto (a través de anuncios) para generar conciencia sobre el mismo entre los consumidores. En este sentido, el marketing significa generar clientes potenciales (leads). Una vez que el producto está en el mercado, corresponde al vendedor persuadir al cliente para que lo compre. Las ventas significan convertir esos clientes potenciales en compras y pedidos, mientras que el marketing está orientado a objetivos a largo plazo, y las ventas se refieren a metas a corto plazo.

Resumen:

• Comprensión de la arquitectura de IoT y sus funciones principales.
• Exploración del concepto de "Cosas" y "Sensores", el Internet de las Cosas y la correspondencia de funciones empresariales con soluciones IoT.
• Visión general completa de los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, infraestructura en la nube y aplicaciones móviles.
• Funciones clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, sistemas de alertas y alarmas, incorporación de sensores y "cosas", y geovallas.
• Fundamentos de la comunicación de dispositivos IoT a la nube mediante MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS a través de MQTT utilizando AWS IoT Core.
• Integración de AWS IoT Core con AWS Lambda para procesamiento y Amazon DynamoDB para almacenamiento de datos.
• Conexión de una Raspberry Pi a AWS IoT Core para una comunicación de datos sin interrupciones.
• 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.

Esta formación práctica en vivo en Costa Rica (en línea o presencial) introduce el concepto de desarrollo colaborativo en ciencia de datos y demuestra cómo utilizar Jupyter para realizar un seguimiento y participar como equipo en el "ciclo de vida de una idea computacional". Guía a los participantes en la creación de un proyecto de muestra de ciencia de datos basado en el ecosistema de Jupyter.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Jupyter, incluida la creación e integración de un repositorio del equipo en Git.
• Utilizar las funciones de Jupyter, como extensiones, widgets interactivos, modo multiusuario y más, para habilitar la colaboración en el proyecto.
• Crear, compartir y organizar cuadernos de Jupyter con los miembros del equipo.
• Elegir entre Scala, Python o R para escribir y ejecutar código contra sistemas de big data como Apache Spark, todo ello a través de la interfaz de Jupyter.

Esta formación 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 Ciencia de Datos utilizando Kaggle.

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

• Aprender sobre ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Explorar el análisis de datos.
• Aprender sobre Kaggle y cómo funciona.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar Modin para construir e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a desarrollar flujos de trabajo de Pandas a gran escala con Modin.
• Comprender las características, arquitectura y ventajas de Modin.
• Conocer las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realizar operaciones de Pandas más rápidamente con Modin.
• Implementar toda la API y las funciones de Pandas.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar RAPIDS para construir pipelines de datos acelerados por GPU, flujos de trabajo y visualizaciones, aplicando algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, cuML, etc.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para construir modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
• Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
• Aprovechar las GPU para acelerar los pipelines de datos y análisis de extremo a extremo.
• Implementar la preparación de datos y ETL acelerados por GPU con cuDF y Apache Arrow.
• Aprender a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
• Construir visualizaciones de datos y ejecutar análisis de grafos con cuXfilter y cuGraph.