Cursos de Ciencia de los datos | Cursos de Data Science

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales que desean comenzar una carrera en Data Science .

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Python y MySql.
- Comprenda qué es la Data Science y cómo puede agregar valor a prácticamente cualquier negocio.
- Aprende los fundamentos de la codificación en Python
- Aprenda técnicas de Machine Learning supervisadas y no supervisadas, y cómo implementarlas e interpretar los resultados.

Formato del curso

- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta es una introducción de 5 días a Data Science y AI.

El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python

Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica del mundo real de Data Science y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas Los participantes tendrán la oportunidad de poner este conocimiento en práctica a través de ejercicios manuales La interacción grupal y la retroalimentación del instructor conforman un componente importante de la clase El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Data Science, luego avanza hacia las herramientas y metodologías utilizadas en Data Science Audiencia Desarrolladores Analistas técnicos Consultores de TI Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .

La explosión de información y datos en el mundo de hoy no tiene paralelo, nuestra capacidad de innovar y superar los límites de lo posible está creciendo más rápido de lo que nunca lo ha hecho. El papel de Data Scientist es una de las habilidades más demandadas en toda la industria actual.

Ofrecemos mucho más que aprender a través de la teoría; ofrecemos habilidades prácticas y comercializables que acortan la brecha entre el mundo académico y las demandas de la industria.

Este currículum de 7 semanas se puede adaptar a sus requisitos específicos de la industria, póngase en contacto con nosotros para obtener más información o visite el sitio web del Instituto Nobleprog [www.inobleprog.co.uk](https://www.inobleprog.com/)

Audiencia:

Este programa está dirigido a graduados de nivel de posgrado, así como a cualquier persona con las habilidades necesarias de prerrequisito que se determinarán mediante una evaluación y entrevista.

Entrega:

La entrega del curso será una mezcla de Instructor Led Classroom e Instructor Led Online; por lo general, la primera semana será 'dirigida por el aula', las semanas 2 a 6 'aula virtual' y la semana 7 volverá a 'aula guiada'.

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 está dirigido a profesionales de ventas de marketing que tienen la intención de obtener
más profundo en la aplicación de la ciencia de datos en Marketing / Ventas. El curso proporciona
cobertura detallada de las diferentes técnicas de ciencia de datos utilizadas para "upsale", "cross-sale",
segmentación del mercado, marca y CLV.

Diferencia de marketing y ventas: ¿cómo es que las ventas y el marketing son diferentes? En muy simple
En palabras, las ventas pueden denominarse como un proceso que se enfoca o se dirige a individuos o grupos pequeños.
Por otro lado, el marketing se dirige a un grupo más grande o al público en general.
El marketing incluye investigación (identificación de las necesidades del cliente), desarrollo de productos (producción
productos innovadores) y promover el producto (a través de anuncios) y crear conciencia sobre
el producto entre los consumidores. Como tal marketing significa generar clientes potenciales o prospectos. Una vez el
producto está en el mercado, es la tarea del vendedor persuadir al cliente para que compre el
producto. Bueno, las ventas significan convertir clientes potenciales o prospectos en compras y pedidos.
Si bien el marketing está dirigido a plazos más largos, las ventas se refieren a objetivos más cortos. El marketing implica una mayor
proceso de crear un nombre para una marca y persuadir al cliente para que lo compre aunque no lo necesite.
Donde las ventas solo implican un proceso a corto plazo para encontrar al consumidor objetivo.
En concepto también, las ventas y el marketing tienen mucha diferencia. Las ventas solo se enfocan en convertir al consumidor
la demanda coincide con los productos. Pero los objetivos de marketing para satisfacer las demandas del consumidor.
El marketing se puede llamar como un pie de página para las ventas. Prepara el terreno para que un vendedor se acerque a un
consumidor. El marketing como tal no es directo y utiliza varios métodos como publicidad, marketing de marca,
relaciones públicas, correos directos y marketing viral para crear conciencia sobre el producto. Las ventas dependen
a menudo interacciones interpersonales. Las ventas involucran reuniones uno a uno, redes y llamadas.
Otra diferencia que se ve entre el marketing y las ventas es que la primera implica tanto micro y
análisis macro centrado en intenciones estratégicas. Por otro lado, las ventas se refieren a los desafíos y
relaciones con el cliente.

La ciencia de datos es la aplicación de análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de datos y programación con el fin de comprender e interpretar datos del mundo real. F # es un lenguaje de programación adecuado para la ciencia de datos, ya que combina una ejecución eficiente, REPL-scripting, potentes bibliotecas e integración de datos escalables.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar F # para resolver una serie de problemas de ciencia de datos del mundo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Use los paquetes de ciencia de datos integrados de F #
- Use F # para interoperar con otros lenguajes y plataformas, incluidos Excel, R, Matlab y Python.
- Usa el paquete Deedle para resolver problemas de series de tiempo
- Llevar a cabo análisis avanzados con líneas mínimas de código de calidad de producción
- Comprender cómo la programación funcional es una opción natural para los cálculos científicos y de big data
- Acceda y visualice datos con F #
- Aplicar F # para el aprendizaje automático
- Explore soluciones para problemas en dominios tales como inteligencia empresarial y juegos sociales

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Jupyter es un entorno de computación e IDE interactivo de código abierto basado en la web.

Este curso en vivo dirigido por un instructor introduce la idea del desarrollo colaborativo en la ciencia de datos y demuestra cómo usar Jupyter para rastrear y participar como un equipo en el "ciclo de vida de una idea computacional". Lleva a los participantes a través de la creación de un proyecto de muestra de ciencia de datos basado en la parte superior del ecosistema de Jupyter.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Jupyter, incluida la creación e integración de un repositorio de equipo en Git
- Utilice las funciones de Jupyter, como extensiones, widgets interactivos, modo multiusuario y más para habilitar la colaboración del proyecto
- Crea, comparte y organiza Jupyter Notebooks con miembros del equipo
- Elija entre Scala, Python, R, para escribir y ejecutar código contra sistemas de big data como Apache Spark, a través de la interfaz de Jupyter.

Audiencia

- Equipos de ciencia de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- El Juppyter Notebook admite más de 40 idiomas, incluidos R, Python, Scala, Julia, etc. Para personalizar este curso a su (s) idioma (s) de su elección, contáctenos para organizarlo.

En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos.

En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic.

En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes.

A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso.

Formato del curso

- El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica.

Nota

- Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.

Python es un lenguaje de programación que ha ganado gran popularidad en la industria financiera. Utilizado por los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura, se está empleando para construir una amplia gama de aplicaciones financieras que van desde los principales programas de negociación hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
- Descargue, instale y mantenga las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
- Seleccione y utilice los paquetes de Python más adecuados y las técnicas de programación para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
- Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
- Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación de Python

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Quants

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo.

Esta sesión de capacitación en el aula contendrá presentaciones y sesiones de preguntas y respuestas

The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.