Computación Cuántica Práctica

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Chile (en línea o presencial), está dirigido a profesionales avanzados que desean aprovechar la computación cuántica para mejorar las capacidades de IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender sistemas híbridos de AI-cuánticos y sus aplicaciones potenciales.
• Implementar algoritmos de aprendizaje automático cuántico.
• Optimizar modelos de IA utilizando recursos de computación cuántica.
• Superar desafíos en la escalabilidad e integración de sistemas AI-cuánticos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar el ecosistema Anaconda para capturar, administrar e implementar paquetes y flujos de trabajo de análisis de datos en una sola plataforma.

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

• Instale y configure Anaconda componentes y bibliotecas.
• Comprender los conceptos básicos, las características y los beneficios de Anaconda.
• Administre paquetes, entornos y canales con Anaconda Navigator.
• Utilice los paquetes Conda, R y Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Conozca algunos casos de uso prácticos y técnicas para la gestión de múltiples entornos de datos.

Visión general

Los proveedores de servicios (CSP) se enfrentan a la presión de reducir los costes y maximizar los ingresos medios por usuario (ARPU), al tiempo que garantizan una excelente experiencia al cliente, pero los volúmenes de datos siguen creciendo. El tráfico global de datos móviles crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 78 por ciento hasta 2016, alcanzando los 10,8 exabytes por mes.

Mientras tanto, los CSP están generando grandes volúmenes de datos, incluidos los registros detallados de llamadas (CDR), los datos de red y los datos de los clientes. Las empresas que explotan al máximo estos datos obtienen una ventaja competitiva. Según una encuesta reciente de The Economist Intelligence Unit, las empresas que utilizan la toma de decisiones dirigida por datos disfrutan de un aumento del 5-6% en la productividad. Sin embargo, el 53% de las empresas aprovechan solo la mitad de sus valiosos datos, y una cuarta parte de los encuestados señaló que grandes cantidades de datos útiles no se explotan. Los volúmenes de datos son tan altos que el análisis manual es imposible, y la mayoría de los sistemas de software heredados no pueden seguir el ritmo, lo que hace que los datos valiosos se descarten o se ignoren.

Con el software de big data escalable y de alta velocidad de Big Data & Analytics, los CSP pueden extraer todos sus datos para una mejor toma de decisiones en menos tiempo. Los diferentes productos y técnicas de Big Data proporcionan una plataforma de software de extremo a extremo para recopilar, preparar, analizar y presentar información a partir de Big Data. Las áreas de aplicación incluyen el monitoreo del rendimiento de la red, la detección de fraudes, la detección de pérdida de clientes y el análisis de riesgo crediticio. Los productos de Big Data y Analytics se escalan para manejar terabytes de datos, pero la implementación de tales herramientas necesita un nuevo tipo de sistema de base de datos basado en la nube como Hadoop o un procesador de computación paralela a escala masiva (KPU, etc.)

Este curso sobre Big Data BI para telecomunicaciones cubre todas las nuevas áreas emergentes en las que los CSP están invirtiendo para aumentar la productividad y abrir nuevas fuentes de ingresos comerciales. El curso proporcionará una visión completa de 360 grados de Big Data BI en Telco para que los responsables de la toma de decisiones y los gerentes puedan tener una visión general muy amplia y completa de las posibilidades de Big Data BI en Telco para la productividad y el aumento de ingresos.

Objetivos del curso

El objetivo principal del curso es introducir nuevas técnicas de inteligencia de negocio Big Data en 4 sectores de Telecom Negocio (Marketing/Ventas, Operación de Red, Operación Financiera y Gestión de Relaciones con el Cliente). A los estudiantes se les presentará lo siguiente:

• Introducción al Big Data: qué son las 4V (volumen, velocidad, variedad y veracidad) en Big Data: generación, extracción y gestión desde la perspectiva de las telecomunicaciones
• En qué se diferencia el análisis de Big Data del análisis de datos heredado
• Justificación interna de la perspectiva Big Data -Telco
• Introducción al ecosistema de Hadoop: familiaridad con todas las herramientas de Hadoop como Hive, Pig, SPARC: cuándo y cómo se utilizan para resolver problemas de Big Data.
• Cómo se extrae Big Data para analizarlo para la herramienta de análisis: cómo los análisis de negocios pueden reducir sus puntos débiles de recopilación y análisis de datos a través del enfoque integrado del panel de control de Hadoop
• Introducción básica de la analítica de Insight, la analítica de visualización y la analítica predictiva para las empresas de telecomunicaciones
• Análisis de pérdida de clientes y Big Data: cómo el análisis de Big Data puede reducir la pérdida de clientes y la insatisfacción de los clientes en los estudios de casos de telecomunicaciones
• Análisis de fallos de red y fallos de servicio a partir de metadatos de red e IPDR
• Análisis financiero: estimación de fraude, desperdicio y ROI a partir de datos operativos y de ventas
• Problema de adquisición de clientes: marketing objetivo, segmentación de clientes y venta cruzada a partir de datos de ventas
• Introducción y resumen de todos los productos analíticos de Big Data y dónde encajan en el espacio analítico de las telecomunicaciones
• Conclusión: cómo adoptar un enfoque paso a paso para introducir Big Data Business Intelligence en su organización

Público objetivo

• Operación de redes, gerentes financieros, gerentes de CRM y altos gerentes de TI en la oficina de CIO de telecomunicaciones.
• Business Analistas de telecomunicaciones
• Gerentes/analistas de la oficina del CFO
• Gerentes de operaciones
• Gerentes de control de calidad

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile, los participantes aprenderán los fundamentos de la computación cuántica a medida que avanzan en el desarrollo de algoritmos dirigidos a computadoras cuánticas.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear circuitos cuánticos.
• Controle el comportamiento de la puerta utilizando la contraparte nativa de la puerta.
• Mejore las imprecisiones de los cuestionarios con Cirq.
• Escriba y ejecute un circuito cuántico para ejecutarlo contra un simulador de computadora cuántica basado en NISQ.

Big data son conjuntos de datos que son tan voluminosos y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los grandes desafíos de datos incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Chile (en línea o presencial) está orientado a participantes de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de la computación cuántica, explorar las capacidades de Google Willow y aprender cómo comenzar con la programación cuántica.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la computación cuántica y los qubits.
• Explorar Google Willow y sus avances en corrección de errores cuánticos.
• Escribir y ejecutar programas cuánticos básicos utilizando Qiskit.
• Identificar aplicaciones del mundo real de la computación cuántica.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (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.

ProjectQ es un marco de software de código abierto para computación cuántica en Python que permite a los usuarios expresar circuitos cuánticos y traducirlos a múltiples dispositivos de hardware cuántico o simuladores. El marco admite optimizaciones avanzadas, motores compiladores y objetivos de back-end.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar ProjectQ para la programación cuántica práctica y la traducción de back-end.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Describir la arquitectura y el propósito de ProjectQ.
• Escribir circuitos cuánticos usando la API de Python de ProjectQ.
• Usar los motores compiladores y las optimizaciones de ProjectQ.
• Dirigirse a diferentes back-ends cuánticos o simuladores utilizando ProjectQ.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios de codificación prácticos y construcción de circuitos.
• Implementación en laboratorio en vivo dirigida a simuladores o back-ends de hardware.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Chile (en línea o presencial) está destinado a científicos de la computación e ingenieros que desean comprender los principios detrás de la informática cuántica y aplicarlos para desarrollar algoritmos para implementaciones de computadoras cuánticas.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la informática cuántica.
• Entender y aplicar conceptos de física cuántica en métodos computacionales.
• Crear algoritmos para computadoras cuánticas.
• Resolver problemas computacionales de manera eficiente con computadoras cuánticas.
• Integrar comportamientos cuánticos en modelos computacionales existentes.
• Percebir el potencial de la informática cuántica en el avance de otras tecnologías.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea u onsite) está orientada a profesionales y investigadores de IA de nivel principiante e intermedio que desean comprender los fundamentos de la IA Cuántica y sus posibles aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de la mecánica cuántica en relación con el cómputo cuántico.
• Entender cómo funcionan los algoritmos cuánticos y su implementación.
• Reconocer el potencial de la IA Cuántica para revolucionar diversos sectores industriales.
• Desarrollar un modelo básico de aprendizaje automático cuántico.
• Evaluar los desafíos y las consideraciones éticas de la IA Cuántica.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Chile (en línea o presencial) está destinado a líderes de negocios y tecnología de nivel principiante a intermedio que deseen comprender los fundamentos de la computación cuántica y su posible impacto en industrias como la criptografía, la logística y el modelado financiero, así como aprender cómo la computación cuántica podría aplicarse en sus sectores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de la computación cuántica, incluidos los qubits y la entrelazamiento cuántico.
• Identificar aplicaciones potenciales de la computación cuántica en criptografía, logística y modelado financiero.
• Obtener una visión sobre las limitaciones actuales y los desarrollos futuros de la tecnología cuántica.
• Reconocer los fundamentos de los algoritmos cuánticos y su impacto en los desafíos empresariales.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile, los participantes aprenderán los fundamentos de la computación cuántica y Q# a medida que avanzan en el desarrollo de programas cuánticos simples.

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

• Instale y configure el kit de desarrollo Quantum de Microsoft.
• Comprender los conceptos detrás de la computación cuántica.
• Construya, pruebe, ejecute y solucione problemas de un programa cuántico utilizando Q#, Visual Studio y un simulador de computación cuántica local.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Chile (en línea o presencial) está destinado a científicos de la computación que deseen crear, editar e invocar un circuito cuántico utilizando IBM Quantum Experience.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear circuitos cuánticos.
• Mejorar las inexactitudes en los qubits utilizando IBM Quantum Experience y sus simulaciones.
• Controlar el comportamiento de las puertas usando su contraparte nativa.
• Programar el tiempo de los eventos de las puertas.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Chile (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para crear pipelines, flujos de trabajo y visualizaciones aceleradas por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático como XGBoost, cuML, etc.

Al final de este curso, 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 GPUs para acelerar 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.
• Crear visualizaciones de datos y ejecutar análisis de grafos con cuXfilter y cuGraph.