Curso Oficial Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online sincrónica: 11 Noviembre 2021
DURACIÓN:
Al finalizar el curso el participante estará en la capacidad de:
- Configurar un espacio de trabajo de Azure Machine Learning.
- Ejecutar experimentos y entrenar modelos de Azure Machine Learning sobre modelos predictivos en la nube.
- Optimizar y administrar modelos de Azure Machine Learning para la automatización del diseño de soluciones predictivas.
- Implementar y consumir modelos de Machine Learning en ambientes productivos.
El curso está dirigido a:
- Científicos de datos con conocimientos existentes de Python y marcos de aprendizaje automático como Scikit-Learn, PyTorch y Tensorflow, que desean crear y operar soluciones de aprendizaje automático en la nube.
- Conocimiento básicos de Machine Learning y Python
- Conocimientos sobre ejecución de experimentos y entrenamientos de modelos.
- Conocimiento de inglés técnico suficiente para la comprensión del material oficial de Microsoft.
Estructura Curricular
Vista PreviaIntroducción a Azure Machine Learning
- Empezando con Azure Machine Learning
- Herramientas de Azure Machine Learning
Machine Learning sin código con ML Designer
- Entrenando modelos con Designer
- Publicando modelos con Designer
Corriendo experimentos y entrenando modelos
- Introducción a experimentos
- Entrenando y registrando modelos
Trabajando con datos
- Trabajando con Datasets
- Trabajando con Datastores
Contexto de cómputo
- Trabajando con entornos
- Trabajando con objetivos de cómputo
Orquestando operaciones y pipelines
- Introducción a Pipelines
- Publicando y ejecutando Pipelines
Implementando y consumiendo modelos
- Inferencia en tiempo real
- Inferencia en Batch
Entrenando modelos óptimos
- Ajustando hiperparámetros
- Automated Machine Learning
Interpretando modelos
- Introducción a Interpretación de modelos
- Usando Explicadores de modelos
Monitoreando modelos
- Monitoreando modelos con perspectivas de aplicación
- Monitoreo de data común
Duración y Horarios
Beneficios
El curso incluye los siguientes beneficios:
- Acceso a 24 horas cronológicas de clases.
- Material digital oficial de Microsoft.
- Acceso al laboratorio oficial online de Microsoft.
- Certificación emitida por BSG Institute.
- Certificación Oficial de Microsoft de participación en el curso.
- Certificación Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate emitida por Microsoft. (*)
(*) Sujeto al pago y aprobación del examen correspondiente.
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Certificación
Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán las siguientes certificaciones:
- Certificación emitida por BSG Institute.
- Certificación Oficial de Microsoft de participación en el curso.
- Certificación Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate emitida por Microsoft. (*)
(*) Sujeto al pago y aprobación del examen correspondiente.
Expositores
LUIS RIVERA
Colombia
Microsoft Certified Trainer (MCT). Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate. Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) Business Intelligence. Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA). Oracle Business Intelligence Cloud Specialist. Master en Dirección General por la universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología, Panamá. Master en Administración de Empresas (MBA) especializado en Marketing y Venta por el Instituto Europeo de Postgrado, España. Diplomado en Gestión de Ventas por el Politécnico de Suramérica, Colombia. Actualmente se desempeña como Arquitecto de Soluciones en Alfavalue S.A.S. Cuenta con amplia experiencia en Base de Datos e Inteligencia Empresarial, Business Analytics, Big Data, Visualización de Datos y Oracle Analytics Cloud. Ha ocupado cargos importantes como Consultor de Ventas Senior (Businesss Analitycs) en Oracle Colombia LTDA., Business Solutions Manager en Asesores en TICs y Software S.A.S, entre otros.
NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.
Inversión
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