Antes de realizar un curso o seminario, escuchamos las necesidades reales y objetivos de cada cliente, para adecuar la formación y obtener el mayor aprovechamiento posible. Ajustamos cada curso a sus necesidades.
Somos también especialistas en formaciones 'in company' adaptadas a las necesidades de cada organización, donde el aprovechamiento para varios asistentes de la misma compañía es mucho mayor. Si es tu caso, contacta con nosotros.
Ponemos a disposición también plataforma Cloud con todas las herramientas instaladas y configuradas, listas para la formación, incluyendo ejercicios, bases de datos, etc... para no perder tiempo en la preparación y configuración inicial. ¡Sólo preocuparos de aprender!
Ofrecemos también la posibilidad de realizar formaciones en base a ‘Casos de Uso’
Se complementa la formación tradicional de un temario/horas/profesor con la realización de casos prácticos en las semanas posteriores al curso en base a datos reales de la propia organización, de forma que se puedan ir poniendo en producción proyectos iniciales con nuestro soporte, apoyo al desarrollo y revisión con los alumnos y equipos, etc…
En los 10 últimos años, ¡hemos formado a más de 250 organizaciones y 3.000 alumnos!
Ah, y regalamos nuestras famosas camisetas de Data Ninjas a todos los asistentes. No te quedes si las tuyas
Curso completo de Data Scientist
Curso completo de Data Scientist
Objetivo
Curso orientado a formar especialistas altamente cualificados en tecnologías del campo Big Data.
El objetivo de este curso es ofrecer una visión detallada y práctica desde el punto de vista técnico del Big Data, así como la puesta práctica de las diferentes técnicas y tecnologías estudiadas.
Se verán ejemplos de arquitecturas ya implantadas en el mercado y se analizarán los casos de uso en los que Big Data es y ha sido decisivo, mediante ejercicios prácticos.
Big Data (o el manejo de grandes volúmenes de de información) son conjuntos de datos que crecen tan grandes que se vuelven incómodos para trabajar con las herramientas de gestión de bases de datos tradicionales. Las dificultades incluyen la captura, almacenamiento, de búsqueda, el intercambio, análisis, y la visualización.
De continuar esta tendencia, debido a los beneficios de trabajar con conjuntos de datos más grandes que permiten a los analistas a "detectar las tendencias de negocios, prevenir enfermedades, combatir el delito" se irán necesitando de nuevas tecnologías, NoSQL, Hadoop… que lo soporten.
En Big Data se usan tecnologías heterogéneas, pero complementarias para conseguir estos objetivos (Hadoop, NoSQL, Column oriented DB, SQL Databases...), junto con poderosas herramientas de visualización, igualmente open source.
Público objetivo
Observaciones
Recopilación actualizada de información que hemos publicado sobre Big Data
En Stratebi, (contactenos para una presentación), usamos el poder del Business Intelligence junto al Big Data para proporcionar soluciones Big Data Analytics en areas como:
- Soluciones Social Media (twitter, facebook....)
- Soluciones de análisis de web analytics, logs, ecommerce, etc...
- Soluciones Smart City/Open Data
- Soluciones de Geolocalización, dispositivos móviles....
- Soluciones para detección de fraude, auditorias, nivel de rendimiento de sistemas
- Soluciones de seguridad y análisis financiero para Retail, Telco, Banca y Seguros
- Soluciones de segmentación avanzada de clientes, leads y automatización de acciones comerciales
- Business Intelligence (informes, dashboards, OLAP...) en tiempo real
- Soluciones de análisis para utilities y sensores (energia, agua, contaminación, luz....)
- Soluciones de detección de patrones de compra, recomendaciones, etc...
- Soluciones de carga masiva y análisis de información no estructurada y estructurada conjunta no realizada previamente
Gracias a tecnologías Open Source, la implementación de estas soluciones suponen un ahorro de costes enorme sobre soluciones propietarias. Ej), Big Data Analytics con Pentaho
Temario
1. Introducción a Python con Pandas
- Tipos de datos
- Lectura de ficheros tabulares
- Filtrado y Ordenación
- Funciones para cadenas de texto
- Agrupación y funciones de agregación
- Visualización de Gráficas
2. Webscraping (Beautifulsoup, Selenium)
- Scraping HTML con BeautifulSoup
- Scraping JavaScript con Selenium (Amazon)
- Conexión a APIS (Twitter, Idealista, DGT, ...)
- Lectura de ficheros XML y JSON
3. Procesamiento de Lenguaje Natural (NTLK, Spacy)
- Conceptos: Corpus, Bolsa de Palabras, Normalización, Tokenización, Eliminación de Sufijos/Prefijos y palabras vacías y Lematización
- Etiquetado de Palabras (POS Parts-of Speech)
- Análisis de Sentimientos
- Clasificación de Textos y detección de temas
- Reconocimiento de Entidades nominales
1. Machine Learning con Scikit-Learn
- Preprocesamiento y Reducción Dimensional
- Métricas de evaluación de modelos
- Creación de conjuntos de Entrenamiento y Test
- Clasificación
- Regresión
- Clustering
2. Redes Neuronales y Deep Learning con Keras
- Perceptrón Multicapa
- Entrenamiento de Redes
- Tipos de Redes
- Deep Learning
3. Computer Vision
- Procesamiento de Imágenes
- Detección de Bordes
- Realidad Aumentada
- Machine Learning y Visión por computador
- Detección de Caras
- Deep Learning y modelos pre-entrenados YOLO y Caffe
4. Machine Learning en Azure
- Servicios Machine Learning en la nube
Convocatorias
Curso Presencial de Especialista Técnico en Data Scientist
- Presencial
Fecha: Del 25 de feb. al 26 de feb. de 2023
Horario: 9:00 a 14:00 y 15:30 a 18:30
Lugar: Av. de Brasil, 17, 16º A-B. Madrid
Precio: 575€ / persona
Pago: Paypal o Trans. Bancaria (Consultar)
Curso Online de Especialista técnico para Data Scientist
- Online
Fecha: Del 02 de mar. al 03 de mar. de 2023
Horario: 16:00 h - 21:00 h (CEST - Madrid)
Lugar: Plataforma web con profesor
Precio: 295€ / persona
Pago: Paypal o Trans. Bancaria (Consultar)
Contacto
Ajustamos cada curso a sus necesidades.
Nuestra oficina en Madrid
- Avenida de Brasil 17. Planta 16
- 28046 Madrid
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