Python en Ciencia de Datos

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (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

Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) en Ecuador está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Dask con el ecosistema de Python para construir, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno para comenzar a procesar big data con Dask y Python.
• Explorar las características, bibliotecas, herramientas y APIs disponibles en Dask.
• Comprender cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprender a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) utilizando Dask.
• Optimizar el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento al manejar grandes conjuntos de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y manipulación de datos usando Python, Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, ordenación y filtrado de datos.
• Realizar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos usando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

La explosión de información y datos en el mundo actual es sin precedentes. Nuestra capacidad para innovar y empujar los límites del posible está creciendo más rápido que nunca. El rol de Científico de Datos es una de las habilidades más demandadas en la industria hoy en día.

Ofrecemos mucho más que el aprendizaje a través de la teoría; entregamos habilidades prácticas y comercializables que bridgen la brecha entre el mundo académico y las demandas de la industria.

Este currículo de 7 semanas puede ser adaptado a sus requisitos específicos de la industria. Por favor, contáctenos para obtener más información o visite el sitio web del Instituto Nobleprog.

Audiencia:

Este programa está dirigido a graduados de posgrado así como a cualquier persona con los prerequisitos necesarios, que serán determinados mediante una evaluación y entrevista.

Entrega:

La entrega del curso será una mezcla de Clase Presencial Liderada por Instructor y Clase Virtual Liderada por Instructor; típicamente la 1ª semana será 'presencial', las semanas 2 a 6 serán 'clase virtual' y la semana 7 volverá a ser 'presencial'.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprenda a crear API REST con FastAPI.
• Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

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

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en APIs utilizando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedor e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) presenta la idea del desarrollo colaborativo en ciencia de datos y demuestra cómo usar Jupyter para rastrear y participar como equipo en el "ciclo de vida de una idea computacional".  Guía a los participantes a través de la creación de un proyecto de ciencia de datos de muestra basado en el ecosistema de Jupyter.

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

• Instale y configure Jupyter, incluida la creación e integración de un repositorio de equipo en Git.
• Utilice las funciones de Jupyter, como extensiones, widgets interactivos, modo multiusuario, etc., para habilitar la colaboración en proyectos.
• Cree, comparta y organice Jupyter Notebooks con los miembros del equipo.
• Elija entre Scala, Python, R, para escribir y ejecutar código en sistemas de big data como Apache Spark, todo a través de la interfaz de Jupyter.

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

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

En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, establecemos 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 formación, los participantes aprenden a agilizar su trabajo automatizando 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 una comprensión profunda de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlas para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Se llevarán a cabo evaluaciones a lo largo del curso para medir el progreso.

Formato del curso

• El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, que incluyen 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 preestablecidas. Si tiene requisitos específicos, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

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

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

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

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

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
• Descargar, instalar y mantener las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
• Seleccionar y utilizar los paquetes y técnicas de programación más adecuados de Python para organizar, visualizar y analizar datos financieros de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y más
• Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

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 desee agregar o ampliar, por favor contáctenos para organizarlo.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Ecuador (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.