¿Sabes cómo usar el Big Data para que tus procesos no colapsen?

Apréndelo aquí

Es común que cuando estés programando tus procesos trabajes en un entorno como tu laptop local que puede tener 16GB de RAM.

En la etapa de desarrollo tus procesos de CIENCIA DE DATOS funcionan muy bien por que trabajas con poca volumetría, pero CUANDO HACES EL PASE A PRODUCCIÓN ESTOS TERMINAN COLAPSANDO, ya que la volumetría excede la memoria RAM de tu laptop.

Esto clásicamente se solucionaba usando un servidor, simplemente poníamos un server con mucha potencia, por ejemplo podría tener 100GB de memoria RAM, de esta manera podíamos soportar volumetrías mucho más grandes, pero los servidores también tienen límites.

UNA MANERA EN CÓMO LAS EMPRESAS SOLUCIONABA ESTO de forma clásica era usar un clúster de varios servidores, por ejemplo teniendo 10 servidores de 100 GB de RAM cada uno, tendríamos una potencia computacional de 1000 GB de RAM, de esta manera teníamos mucha potencia computacional para procesar volumetría de cientos de gigas

Sin embargo, el proceso que has codificado tienes que ADAPTARLO PARA QUE DISTRIBUYA SU CARGA DE TRABAJO en cada uno de esos 10 servidores, el proceso por sí solo no hace la distribución, es algo que tú tienes que codificar y esto te toma mucho tiempo.

AQUÍ ES DONDE ENTRAN LOS CLÚSTERS DE BIG DATA, los cuales permiten distribuir de manera automática la carga de trabajo, por ejemplo supongamos que vienen 300 GB de volumetría, el proceso de Big Data tomará esos 300 GB y los distribuirá entre los 10 servidores del clúster, si al día siguiente vienen 500 GB, el proceso de Big Data también los distribuirá de manera automática entre los 10 servidores

Gracias a esto puedes enfocarte sólo en codificar tu proceso y no invertir tiempo en codificar cómo distribuir la carga de trabajo


¿CÓMO PUEDES APRENDER TODO ESTO?

AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Construir modelos avanzados de Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial e I.A. Generativa
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

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En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅Construir modelos de MACHINE LEARNING y DEEP LEARNING, no con la forma clásica de "80%/20%" sino con métodos avanzados de hiper-parametrización que se usan en las empresas, esto te permitirá dar el primer paso para entrar al mundo de la I.A. sin requerir experiencia previa.

✅Implementar modelos de VISIÓN COMPUTACIONAL para identificar objetos en una imagen, extraer textos desde imágenes (OCR), y reconocer patrones visuales específicos para cada necesidad de la empresa, usando modelos pre-entrenados que te permitirán reducir los tiempos de entrenamiento y codificación.

✅Construir modelos de PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL que te permitirán hacer análisis de sentimientos, construir chatbots y encontrar insights textuales, serás uno de los pocos perfiles que saben cómo procesar los datos no estructurados que tienen las empresas.

✅Usar modelos avanzados de I.A. GENERATIVA con el modelo GPT4o, el modelo más avanzado que existe de los creadores de ChatGPT que te permitirán resolver problemas de mayor complejidad: ¡Tu modelo estará tomando decisiones como si fuese un ser humano!

APLICAR AL MUNDO EMPRESARIAL todo lo aprendido, el contenido del curso tiene toda la experiencia y buenas prácticas de nuestro profesor con 14 años de experiencia en I.A. y Big Data

𝐄𝐋 𝐔𝐍𝐈𝐂𝐎 𝐑𝐄𝐐𝐔𝐈𝐒𝐈𝐓𝐎 es que conozcas la sintaxis básica de cualquier lenguaje de programación.

¡Un total de 12 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 12 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: CIENCIA DE DATOS SOBRE AZURE

    • Ciencia de Datos para el soporte a la toma de decisiones en la empresa
    • Machine Learning para el descubrimiento de patrones lineales
    • Deep Learning para el descubrimiento de patrones no lineales
    • Inteligencia Artificial para emular el comportamiento humano
    • Ciencia de Datos sobre entornos de Big Data
    • Infraestructura basada en clústers de servidores
    • Infraestructura basada en GPU
    • Ecosistema de Ciencia de Datos sobre Azure
    • Preparación de entorno de Ciencia de Datos sobre Azure
    • Subida de datos sobre Azure
    • Configuración de un entorno de desarrollo en Azure Machine Learning
    • Importación y limpieza de datos en Azure Machine Learning
    • Exploración de datos y estadísticas descriptivas
    • Estrategias de manejo de datos desequilibrados
  • MÓDULO 2: ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING SOBRE AZURE

    • Machine Learning para el descubrimiento de patrones lineales
    • Selección de algoritmos y técnicas de modelado de Machine Learning
    • Desarrollo de flujos de trabajo de Machine Learning en Azure
    • Evaluación y validación de modelos de Machine Learning
    • Aprendizaje no supervisado sobre Azure
    • Algoritmos de Segmentación y clusterización sobre Azure
    • Aprendizaje supervisado sobre Azure
    • Etiquetado de registros para aprendizaje supervisado
    • Algoritmos de predicciones numéricas sobre Azure
    • Algoritmos de predicciones categóricas sobre Azure
  • MÓDULO 3: ALGORITMOS DE DEEP LEARNING SOBRE AZURE

    • El problema del descubrimiento de patrones no lineales
    • Deep Learning para el descubrimiento de patrones no lineales
    • Perceptrón como “regresión lineal”
    • Algoritmos de Backpropagation
    • Selección de algoritmos y técnicas de modelado de Deep Learning
    • Desarrollo de flujos de trabajo de Deep Learning en Azure
    • Evaluación y validación de modelos de Deep Learning
    • Redes Neuronales para el descubrimiento de patrones no lineales
    • Algoritmo de Redes Neuronales para predicciones sobre Azure
    • Funciones de activación para la no-linealidad
    • Algoritmo de Redes Neuronales para predicciones categóricas sobre Azure
  • MÓDULO 4: HYPER-PARAMETRIZACIÓN DE MODELOS ANALÍTICOS

    • Estrategia de Calibración de selección de algoritmos
    • Estrategia de Calibración de parámetros
    • Estrategia de Validación Cruzada de algoritmos
    • Optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo
    • Uso de técnicas de ajuste automático de hiperparámetros en Azure
    • AutoML para la automatización de la calibración en Azure
    • Registro de experimentos y seguimiento de modelos en Azure Machine Learning
    • Control de versiones de modelos y flujos de trabajo
  • MÓDULO 5: INTELIGENCIA ARTIFICIAL - SERVICIOS COGNITIVOS

    • Conceptos generales de Inteligencia Artificial
    • Inteligencia Artificial aplicada a la empresa
    • Implementación de Soluciones de Inteligencia Artificial
    • Servicios de Inteligencia Artificial en la nube
    • Azure Cognitive Services para IA en Azure
    • Visión computacional y reconocimiento de imágenes
    • Computer Vision aplicada sobre Azure
    • Identificación y análisis de rostros
    • Face API aplicada sobre Azure
    • Personalización de modelos de visión computacional
    • Custom Vision aplicado sobre Azure
  • MÓDULO 6: INTELIGENCIA ARTIFICIAL - MODELOS DE LENGUAJE NATURAL

    • Tendencias empresariales sobre Inteligencia Artificial
    • Inteligencia Articial aplicada a Chatbots
    • Procesamiento de voz y audios
    • Asistentes de reconocimiento de voz
    • Speech Service aplicado sobre Azure
    • Procesamiento del lenguaje natural (NPL)
    • Análisis de sentimientos sobre textos
    • Extracción de entidades en el lenguaje
    • Language Service aplicado sobre Azure
    • Reconocimiento de idiomas
    • Traducción de textos entre idiomas
    • Translator aplicado sobre Azure
  • MÓDULO 7: MODELOS AVANZADOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    • Interacción Conversacional
    • Automatización de atención al cliente
    • Asistentes virtuales para la automatización de tareas humanas
    • Consideraciones éticas de la Inteligencia Artificial
    • Bot Services aplicado sobre Azure
    • Limitaciones empresariales de la Inteligencia Artificial
    • Tendencia de IA: GenAI en la empresa
    • Aplicaciones emergentes: ¿ChatGPT en la empresa?
  • MÓDULO 8: DESPLIEGUE DE MODELOS SOBRE AZURE

    • Estrategia de despliegue de modelos
    • Arquitectura de modelos sobre Páginas Web
    • Arquitectura de modelos sobre APIs
    • Arquitectura de modelos sobre Micro-Servicios
    • Empaquetado y despliegue de modelos en Azure
    • Creación de servicios web de Machine Learning
    • Escalado automático y monitoreo de modelos en producción
    • Buenas prácticas de seguridad y acceso a los modelos
    • Integración de modelos con servicios de Azure

Horario según tu país

INICIO: 10 de Agosto - 12 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados y Domingos de 8:00AM a 11:00AM
  • Argentina, Uruguay

    • Sábados y Domingos de 10:00AM a 1:00PM
  • Chile, Paraguay, Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Sábados y Domingos de 9:00AM a 12:00PM
  • México, Costa Rica

    • Sábados y Domingos de 7:00AM a 10:00AM

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

"En 2024, continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




Nuestros 69 mil alumnos nos recomiendan

MATRICÚLATE

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  1. Curso de Inteligencia Artificial en Azure +
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Te llevas:

  1. 🧑‍💻EL CURSO EN VIVO: de Inteligencia Artificial en Azure
  2. 🎁VIDEOCURSO: Fundamentos de Azure para Ciencia de Datos
  3. 🎁EDICIÓN GRABADA: Del curso "Ciencia de Datos con Spark & Tensorflow" de 8 sesiones, valorizado en 100 dólares
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PROMOCIÓN: Sólo a ⚡$209 dólares *

*Válido hasta agotar las 10 primeras matrículas, agotadas las vacantes el botón se deshabilitará

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Requisitos

Conocimientos básico en cualquier lenguaje de programación

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Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás el certificado de "Artificial Intelligence Professional on Azure"

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¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

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Inicio: 10 de Agosto - 12 sesiones

Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales