PREPARACIÓN PARA LA CERTIFICACIÓN CIENTÍFICO DE DATOS DE MICROSOFT
Lunes y miércoles del 17 de abril al 15 de mayo, 2024
De 18:30 a 21:30 horas.
24 horas
ONLINE, EN VIVO
Q 6,000 / $ 800
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CIENTÍFICO DE DATOS
Los científicos de datos aplican las técnicas de aprendizaje automático para formar, evaluar e implementar modelos que resuelven problemas empresariales.
Ante el crecimiento del volumen de datos, toda empresa sin importar su tamaño, deben enfrentar nuevos retos que implican el análisis de grandes cantidades de datos para tomar decisiones certeras para asegurar el éxito de su organización y que exista el talento para gestionarlos y darles un propósito.
Por consiguiente, la demanda de científicos de datos (data scientist), ha crecido exponencialmente durante los últimos 10 años y con ella los diferentes matices y habilidades requeridas para su desarrollo. Estos profesionales resuelven problemas complejos que derivan de la lectura y el análisis exploratorio de grandes cantidades de datos. El valor de su trabajo radica en la toma de decisiones acertadas de la compañía. Desarrollar su experiencia en la ciencia de los datos puede mejorar significativamente su hoja de vida y abrir las puertas en muchos tipos de organizaciones muy bien remuneradas. Convertirse en un científico de datos nunca había sido tan fácil, empiece a aprender sobre este tema y aumente sus oportunidades laborales.
Este diplomado lo preparará para operar soluciones de aprendizaje automático a escala de la nube con Azure Machine Learning, administrar la ingesta y preparación de datos, implementar modelos y supervisar soluciones de aprendizaje automático en Microsoft Azure.
El participante podrá optar al examen de certificación DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure, para validar sus conocimientos a nivel internacional con el certificado oficial de Microsoft.
Facultad
Consultor con más de 15 años de experiencia en proyectos de inteligencia de negocios y análisis de datos en el área de Centro América. Instructor certificado de Microsoft por más de 10 años; para cursos de Business Intelligence, Data Analytics, Azure, SQL Server. Certificaciones Microsoft obtenidas: Data Analyst Associate, MCITP Database Administrator, MCTS Business Intelligence Development and Maintenance. Formación académica en Ingeniería Electrónica, Informática y Ciencias de la Computación en UFM.
Beneficios
- Diseñar y preparar una solución de aprendizaje automático, para clasificación (predicción de categorías o clases), regresión (predicción de valores numéricos), proyecciones de series del tiempo (regresión con elementos de series del tiempo que permite predecir valores numéricos a un tiempo futuro).
- Explorar datos y entrenamiento de modelos diseñados.
- Preparación de los modelos diseñados para la implementación.
- Implementar y volver a entrenar los modelos diseñados.
- Optar al examen de certificación DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure, para validar sus conocimientos a nivel internacional con el certificado oficial de Microsoft.
¿Para quién es este programa?
- Profesionales en contacto con las herramientas de la información y la administración de plataformas y/o datos que buscan participar o ya participen en la toma de decisiones.
- Personas que desean adquirir competencias digitales como la administración de plataformas y/o datos para abordar los desafíos tecnológicos en un entorno profesional cambiante.
- Profesionales que trabajan en el análisis de datos o de negocios.
- Profesionales que buscan avanzar en su carrera en el campo de analítica de datos.
INCLUYE:
- Diploma de participación digital emitido por la ESN.
- Diploma de participación oficial de Microsoft.
- Manual digital oficial del curso DP-100 en español.
- Ambiente para práctica del taller, inglés/español.
- Examen de práctica en idioma inglés (Valido por 30 días).
- Voucher para examen de certificación (Valido por 6 meses, idioma inglés/español)
Plan de estudio
- Introducción
- Introducción a Azure Machine Learning.
- Trabajando con Azure Machine Learning.
- Herramientas visuales para Machine Learning
- Aprendizaje automático automatizado.
- Diseñador de Azure Machine Learning.
- Ejecución de experimentos y modelos de entrenamiento
- Introducción a los experimentos.
- Entrenamiento y registro de modelos.
- Trabajo con datos
- Trabajo con almacenes de datos.
- Trabajo con conjuntos de datos.
- Uso de Compute
- Entornos.
- Destinos de proceso.
- Orquestación de flujos de trabajo de Machine Learning
- Introducción a las canalizaciones.
- Publicación y ejecución de canalizaciones.
- Implementación y consumo de modelos
- Inferencia en tiempo real.
- Inferencia por lotes.
- Integración y entrega continuas.
- Entrenamiento de modelos óptimos
- Ajuste de hiperparámetros.
- Aprendizaje automático automatizado.
- Aprendizaje automático responsable
- Privacidad diferencial.
- Interpretabilidad del modelo.
- Equidad.
- Supervisión de modelos
- Supervisión de modelos con Application Insights.
- Supervisión del desfase de datos.
Preparación para la certificación:
