Introducción a la ciencia de datos en Python y su integración con azure

¿Qué se aprenderá?

En este seminario el participante conocerá sobre las técnicas más comunes en ciencia de datos, así como de las herramientas y paquetes de Python para el análisis de datos, interpretación, integración con Azure y su aplicabilidad en los negocios. El contenido será cubierto mediante el desarrollo de un caso concreto de principio a fin. En el cual se introduce el uso de las distintas herramientas tales como: MS SQL, Python, Jupyter, Anaconda y su integración con Azure.

¿Qué se Incluye?

Certificado de participación
Refrigerios, almuerzo, parqueo
Materiales impresos
Scripts utilizados en el seminario

Registro

San José

Costa Rica
23 - 24 Agosto

2018
Data Science

Open Source y Cloud
Partner

Data Platform
Data Analitics

Módulo 1. Introducción a la ciencia de datos y su aplicación en los negocios

El análisis de datos y específicamente la ciencia de datos está cambiando la forma de cómo se toman las decisiones estratégicas en las empresas, por lo cual en este módulo veremos los conceptos principales, su definición interdisciplinaria y los beneficios de su aplicación.

Introducción a la ciencia de datos
Perfil de un científico de datos
Aplicación
Roles y responsabilidades

Módulo 2. Técnicas más comunes en ciencia de datos

En este módulo se introducirá de modo general las técnicas más utilizadas por un científico de datos en la actualidad. En cada técnica se describirá brevemente el fundamento estadístico – matemático, su aplicabilidad y ejemplos, sin entrar en detalles avanzados de matemática.

Advance statistics

Distribution analysis
Significant testing

Regression and prediction

Classification

Logistic Regression
DTC
RFC

Boosting
K-nearest
Unsupervised learning

PCA
K-means clustering
Hierarchical clustering
Recommender systems

Módulo 3. Herramientas para un científico de datos

Para realizar un análisis de datos es necesario contar con herramientas que nos permitan realizar dichas tareas y que aceleren el proceso. En este módulo se describen las siguientes herramientas:

Python
MS SQL Server
Jupyter
Anaconda
Azure

Módulo 4. Paquetes para ciencia de datos en Python

En este módulo se describen en detalle los principales paquetes utilizados para hacer ciencia de datos en Python.

Módulo 5. Creación de modelos, prueba, validación e implementación

El módulo describe las técnicas y recomendaciones más importantes en la creación de set de datos, definición de modelos, prueba y validación. Además, se describen los detalles a tomar en cuenta durante la implementación de los procesos de aprendizaje de máquina.

Preparación de datos, creación de modelos y validación de datos
Creación de modelos en Python
Validación de modelos, verificación de la precisión y comparación de modelos
Integración e implementación

Módulo 6. Integrando soluciones: Python + Azure

En este módulo se cubrirán los requerimientos mínimos y los pasos requeridos para integrar los desarrollos en Python con Azure.Esto con el objetivo de potenciar soluciones en la nube que ofrezcan a los clientes una funcionalidad de principio a fin.

Módulo 7. Visualización de resultados

Una de las etapas más importantes es el diseño y desarrollo de visualizaciones. En este módulo cubriremos los conceptos básicos en el diseño de visualizaciones para ciencia de datos:

Tipo de gráficos y su aplicabilidad
Diseño intuitivo y orientado al usuario
Estética y funcionalidad

Módulo 8. Presentación de resultados: interpretación e impacto

Finalmente, organizar el trabajando en equipo para interpretar y presentar los resultados desde un enfoque técnico, estratégico y objetivo para lograr el impacto de negocio deseado.

La inscripción y el pago se realiza en la página de registro o por medio de tarjeta de crédito o PayPal en la página del evento. Otra opción es por medio de Deposito o transferencia bancaria, para lo cual le invitamos contactarnos via correo electrónico para indicarle las instruccions. El costo de inscripción varía tal y como se detalla a continuación:

Super Early Bird

_$350

hasta el 1 de Agosto
Early Bird

_$375

del 2 al 16 de Agosto
Entrada General

_$425

Apartir del 17 de Agosto

Introducción a la Ciencia de Datos en Python y su Integración con Azure

San José

23 - 24 Agosto

Data Science

Partner

Módulo 1. Introducción a la ciencia de datos y su aplicación en los negocios

Módulo 2. Técnicas más comunes en ciencia de datos

Módulo 3. Herramientas para un científico de datos

Módulo 4. Paquetes para ciencia de datos en Python

Módulo 5. Creación de modelos, prueba, validación e implementación

Módulo 6. Integrando soluciones: Python + Azure

Módulo 7. Visualización de resultados

Módulo 8. Presentación de resultados: interpretación e impacto

Eugenio Fernandez

Kris Ureña

Super Early Bird

Early Bird

Entrada General

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