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Ciencia de Datos para la Industria

Disponible próximamente

Información Adicional





Contenido del curso

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

Mediante ejemplos aplicados a problemas prácticos de negocios y utilizando las mejores herramientas del mercado actual, construiremos un marco de trabajo en el cuál aplicaremos la ciencia de la ciencia de datos  para solucionar y responder a necesidades de negocio. Usaremos Apache Spark y Optimus para escalar estas soluciones a Big Data. Por último aprenderás a aplicar el marco científico de la ciencia de datos y como presentar tus resultados de una forma adecuada al problema presentado.

¿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: 9500 MXN
Estudiante: 7500 MXN

Incluye café y desayuno todos los días.

Requerimientos

  • Laptop con al menos 4GB de RAM.
  • Sistema operativo Windows, MacOS o Linux.
  • Conocimientos básicos de Machine Learning, Análisis de Datos.
  • Conocimiento intermedio de Python.
  • Conocimiento básico de Apache Spark.

¿Que incluye?

Certificado

Opción de tomar el curso online en lugar de presencial

Contenido Exclusivo del curso

Indice

  • 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