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BIG DATA

Machine Learning para Análisis Predictivo

Código: MLG-03


Los investigadores del aprendizaje de máquinas buscan algoritmos y heurísticas para convertir muestras de datos en programas de computadora, sin tener que escribir los últimos explícitamente. Los modelos o programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio (potencialmente infinito) de datos.

 Propuesta de Valor: BIG DATA

 Duración: 30 Horas Académicas

Áreas de Conocimiento:
BIG DATADESARROLLO Y PROGRAMACION

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   AUDIENCIA


  • Desarrolladores con experiencia en Programación y Manejo de Datos.

   PRE REQUISITOS


  • Conocimientos sólidos en algoritmos y estructura de datos.
  • Conocimientos sólidos en álgebra.

   OBJETIVOS


  • Al finalizar el curso, el participante será capaz de:
    • Aplicar Cloud ML en una aplicación real con Vue JS
    • Entrenar y predecir datos con un modelo de Machine Learning
    • Dominar la consola de BigQuery
    • Manipular Cloud Machine Learning Engine

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • Certificado emito por COGNOS.

   CONTENIDO



1. INTRODUCCIÓN

1.1. INTRODUCCIÓN
1.2. INTRODUCCIÓN A CLOUD MACHINE LEARNING
1.3. ¿POR QUÉ EJECUTAR CARGAS DE MACHINE LEARNING EN LA NUBE?


2. MACHINE LEARNING GENÉRICO

2.1. APIS PARA DIFERENTES USOS DE MACHINE LEARNING
2.2. COMPRENDIENDO LAS APIS DE MACHINE LEARNING
2.3. CONFIGURANDO EL PROYECTO
2.4. GUARDAR IMÁGENES EN CLOUD STORAGE
2.5. GUARDAR DATOS EN FIREBASE
2.6. GENERAR COMENTARIOS EN TU PROYECTO
2.7. USAR CLOUD VISION PARA ANALIZAR IMÁGENES
2.8. USAR EL NLP API PARA ANALIZAR EL SENTIMIENTO
2.9. ANALIZAR LA RESPUESTA DEL NLP EN API
2.10. DEPLOY Y FIREBASE


3. MACHINE LEARNING CON TUS DATOS

3.1. INTRODUCCIÓN Y CASO DE ESTUDIO: AUTOML
3.2. PREPARAR DATOS DE AUTOML
3.3. ENTRENAR Y PREDECIR CON TU MODELO
3.4. EVALUAR TU MODELO
3.5. CONSEJOS PARA EL ENTRENAMIENTO


4. MACHINE LEARNING PARA ANÁLISIS DE DATOS

4.1. ¿QUÉ ES BIGQUERY MACHINE LEARNING?
4.2. INTRODUCCIÓN A LA CONSOLA DE BIGQUERY MACHINE LEARNING
4.3. CREAR Y PREDECIR CON BIGQUERY MACHINE LEARNING


5. MACHINE LEARNING A LA MEDIDA

5.1. ¿QUÉ ES CLOUD MACHINE LEARNING ENGINE?
5.2. ENTRENAR UN MODELO CON CLOUD MACHINE LEARNING ENGINE
5.3. SERVICIO DE UN MODELO CON CLOUD MACHINE LEARNING ENGINE


6. MACHINE LEARNING EN LA FRONTERA

6.1. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING EN LA FRONTERA (TF.JS Y EDGE TPU, KUBFLOW)
6.2. ¿CÓMO SE USA MACHINE LEARNING PARA PREDECIR DATOS?



   BENEFICIOS



  • Al finalizar los estudiantes podrán entrenar y predecir datos con un modelo de Machine Learning, utilizando consola BigQuery.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.

  • En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
  • En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.