Big Data Academy

✅ FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS, MACHINE LEARNING E I.A. EN LA EMPRESA: Aprende desde cero cómo la Ciencia de Datos contribuye a la toma de decisiones dentro de las organizaciones. Comprende los conceptos fundamentales de Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa, y descubre cómo estas tecnologías pueden utilizarse para resolver problemas empresariales.

✅ ECOSISTEMA DE CIENCIA DE DATOS E I.A. SOBRE AZURE: Explora los principales servicios de Microsoft Azure relacionados con Ciencia de Datos, procesamiento, almacenamiento, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Conoce cómo se integran los diferentes componentes de Azure dentro de una arquitectura orientada al desarrollo de soluciones analíticas y predictivas.

✅ PREPARACIÓN DEL ENTORNO Y PRIMEROS PASOS EN AZURE: Aprende a crear una cuenta utilizando la capa gratuita de Azure, configurar el idioma de la plataforma, navegar por el Portal de Azure y realizar el seguimiento de la facturación. Prepara paso a paso el entorno necesario para desarrollar los diferentes laboratorios y ejercicios del workshop.

✅ ORGANIZACIÓN DE RECURSOS Y AZURE MACHINE LEARNING: Comprende cómo Azure organiza sus servicios mediante suscripciones, grupos de recursos y recursos cloud. Aprende a crear grupos de recursos y desplegar Azure Machine Learning como plataforma central para desarrollar, entrenar y administrar modelos de Machine Learning.

✅ INFRAESTRUCTURA DE PROCESAMIENTO Y ALMACENAMIENTO SOBRE AZURE: Aprende a desplegar los recursos necesarios para ejecutar proyectos de Ciencia de Datos en Azure. Configura infraestructura de procesamiento, crea servicios de almacenamiento, genera claves de acceso y prepara los componentes que utilizarás durante el desarrollo y entrenamiento del modelo.

✅ DATASTORES Y DATASETS PARA MACHINE LEARNING: Aprende a conectar Azure Machine Learning con los datos almacenados en Azure mediante Datastores y Datasets. Prepara la información que será utilizada durante los procesos de entrenamiento, validación y evaluación de modelos predictivos.

✅ FUNDAMENTOS DE MODELAMIENTO PREDICTIVO Y REGRESIÓN LINEAL: Aprende los conceptos esenciales del aprendizaje supervisado, incluyendo variables dependientes e independientes, entrenamiento y validación de modelos. Comprende cómo funciona la Regresión Lineal, el método de mínimos cuadrados y el gradiente descendente, relacionando sus fundamentos con problemas reales de predicción.

✅ CREACIÓN DE TU PRIMER MODELO DE MACHINE LEARNING CON AZURE MACHINE LEARNING: Desarrolla paso a paso tu primer modelo predictivo utilizando Azure Machine Learning. Aprende a crear pipelines, ejecutar experimentos e implementar un modelo de Regresión Lineal aprovechando los recursos y datasets previamente configurados en Azure.

✅ ENTRENAMIENTO, VALIDACIÓN Y ANÁLISIS DEL MODELO: Aprende a ejecutar y analizar experimentos de Machine Learning, evaluar el comportamiento del modelo y determinar la calidad de sus predicciones. Utiliza métricas como Error Absoluto, Error Cuadrático Medio y R² Score para interpretar los resultados obtenidos.

✅ MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING E I.A. APLICADOS A LA EMPRESA: Finaliza el workshop comprendiendo la importancia del Machine Learning dentro de las organizaciones, el Deep Learning como motor avanzado de predicción y el papel de la Inteligencia Artificial en los procesos empresariales. Descubre además cómo la I.A. Generativa puede utilizarse como copiloto y comprende la importancia de la preparación y calidad de los datos para construir soluciones confiables.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero