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Iron Series: Ciencia de datos - (3 Niveles)

Iron Series: Ciencia de datos - (3 Niveles)

Feb 03 - Abr 28

Contenido del curso

Este Serie abarca el contenido de los cursos

  • ​Introducción al Big Data y Ciencia de Datos con Spark y Optimus
  • ​Ciencia de Datos y Machine Learning con Spark y Optimus
  • ​Ciencia de Datos para la Industria con Spark y Optimus

Dictado por el CDS (Chief Data Scientist) de Iron, Favio Vazquez.

Mediante ejemplos aplicados a problemas prácticos de negocios, te ofreceremos una introducción al Big Data y a la Ciencia de Datos utilizando las mejores herramientas del mercado actual. Iremos paso a paso construyendo un marco de trabajo en el cuál aprenderás sobre Big Data, Ciencia de Datos, Python y sus fundamentos. Aparte introduciremos Apache Spark y Optimus para aplicar los conocimientos adquiridos y aplicarlos a problemas de la vida real.

¿Qué aprenderás?

Aprenderás  a aplicar la ciencia de datos, Machine Learning y el análisis de datos en problemas cercanos a la industria, además de conocer el papel que juega en una organización el científico de datos, cómo presentar tus resultados y la preparación de workflows de trabajo.

¿A quién va dirigido el curso?

​A profesionistas, estudiantes, profesores o personas interesadas en aprender sobre Big Data y Ciencia de Datos y aplicar estas tecnologías en su día a día.

Inversión

General: 27000 MXN

Incluye café y desayuno todos los días.

Requerimientos

  • Laptop con al menos 4GB de RAM.
  • Sistema operativo Windows, MacOS o Linux.

¿Que incluye?

Certificado de Asistencia

Opción de tomar el curso online en lugar de presencial

Contenido Actualizado con las ultimas caracteristicas de las librerias y frameworks

Indice

  • BIG DATA
    • ¿Que es el Big Data?
    • Componentes del Big Data.
    • Actualidad, cómo y qué en empresas se utiliza.
    • Futuro del Big Data.
  • INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA EN BIG DATA
    • Análisis de datos
    • Tomar decisiones basándose en datos
    • Ejemplos
  • INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
    • ¿Qué es la ciencia de datos?
    • Importancia de la ciencia de datos
    • Componentes
    • Inteligencia artificial
    • Machine Learning
    • Deep Learning
    • Actualidad
    • Futuro de la ciencia de datos.
  • FUNDAMENTOS DE PYTHON
    • Introducción a la programación
    • ¿Por qué Python?
    • Instalaciones
    • Strings y colecciones
    • Modularidad
    • Objetos
    • Colecciones
    • Manejar excepciones
    • Protocolos
    • Clases
    • Archivos y Manejo de Recursos
    • Distribución y Mantenimiento de Códigos
  • INTRODUCCIÓN A APACHE SPARK Y OPTIMUS
    • Fundamentos de Spark
    • Fundamentos de Optimus
    • Limpieza y Exploración de Datos con Spark y Optimus
    • Introducción a Machine Learning con Spark y Optimus
    • Próximos pasos
  • FUNDAMENTOS DE SPARK
    • Introducción
    • RDDs
    • SparkSQL
    • Dataframes
    • Datasets
    • Machine Learning con Spark
    • Deep Learning con Spark
  • EXPLORACIÓN Y LIMPIEZA
    • Introducción a Optimus
    • Instalaciones
    • Conceptos de limpieza y manejo de datos
    • Limpieza y transformación de datos con Optimus
    • Conceptos de Exploración de Datos
    • Exploración de Datos con Optimus
    • Pipelines de Datos con Optimus
    • Machine Learning con Optimus
  • MACHINE LEARNING CON OPTIMUS Y SPARK
    • Introducción al Machine Learning
    • ¿Qué son MLlib y ML?
    • Preparación de datos para Machine Learning con Optimus
    • Machine Learning con MLlib y ML
    • Análisis y evaluación de modelos con MLlib y ML
    • Exportar y guardar modelos con MLlib y ML
  • CIENCIA DE DATOS PARA LA INDUSTRIA CON OPTIMUS Y SPARK
    • Introducción
    • RDDs
    • SparkSQL
    • Dataframes
    • Datasets
    • Machine Learning con Spark
    • Deep Learning con Spark
  • DE UNA IDEA A UN MODELO PREDICTIVO
    • Introducción
    • Ciencia de datos en la industria
    • Preparación de datos
    • Análisis de datos
    • Machine Learning
    • Análisis y evaluación de modelos
    • Generación de Reportes

Iron Series: Ciencia de datos - (3 Niveles)

Iron Series: Ciencia de datos - (3 Niveles)

Feb 03 - Abr 28