MEJORA TU POSICIÓN LABORAL CON CIENCIA DE DATOS EN LA NUBE


En un mundo donde los datos transforman industrias completas, entender cómo usar la CIENCIA DE DATOS en entornos empresariales es clave. Saber diferenciar entre MACHINE LEARNING, Deep Learning e Inteligencia Artificial no solo te vuelve más valioso, sino que te posiciona como alguien capaz de tomar decisiones con IMPACTO. La arquitectura moderna en Azure con herramientas como Azure Machine Learning y Azure Synapse ya no es exclusiva de expertos: está al alcance de quienes deseen avanzar.

Aprender a PREPARAR datos, tratarlos, normalizarlos y transformarlos es un paso imprescindible. Conectar CONTENEDORES de Azure Blob Storage, crear pipelines reutilizables, trabajar con Spark y automatizar el procesamiento es lo que diferencia a un profesional ESTÁNDAR de uno con futuro. La forma en que entiendes los datos, los limpias y los escalas puede marcar el inicio de tu siguiente gran OPORTUNIDAD.

Dominar modelos como REDES NEURONALES, CNNs o LSTM ya no es opcional. Las empresas requieren soluciones automatizadas, capaces de escalar y de integrarse con otros sistemas. Aprender a construir estos modelos en Azure Machine Learning y entender cómo llevarlos a PRODUCCIÓN cambia el juego profesionalmente. Porque no se trata de saber por saber, sino de resolver problemas con EFICIENCIA.

La ciencia de datos ya no es solo para gigantes tecnológicos. Es para quienes quieren mejorar su SALARIO, ascender o cambiar de rubro. Y para eso, no necesitas experiencia previa. Solo necesitas una ruta clara, un entorno de aprendizaje adecuado y la capacidad de llevar lo aprendido directamente al mundo laboral. Así de simple. Así de CONCRETO.

¿Y cómo puedo aprender todo esto? 👇

AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este VIDEOCURSO 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

✅ Modelos descriptivos y predictivos de Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning en contextos empresariales
✅ Desarrollo de soluciones con Azure ML, la herramienta oficial de AZURE para Ciencia de Datos
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un videocurso 100% de laboratorios prácticos
✅ Construcción de modelos clásicos y redes neuronales con Azure ML
✅ Entrenamiento optimizado con tuning automático de hiperparámetros en Azure ML
✅ Obtendrás 3 certificaciones: ""Data Scientist on Azure"", ""Analytics Architect on Azure"" y ""Analytics Leader on Azure""
✅ 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 videocurso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿Listo para ser un experto en Machine Learning y Deep Learning❓

En este VIDEOCURSO aprenderás

✅ CIENCIA DE DATOS Y ARQUITECTURA EN AZURE: Comprende el rol del Data Scientist en entornos empresariales, las diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning, y cómo estructurar una arquitectura cloud moderna con Azure Machine Learning. Aprende desde cero cómo iniciar un proyecto de Ciencia de Datos en la nube.

✅ PREPARACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS: Conecta contenedores de Azure Blob Storage. Realiza limpieza, normalización, detección de outliers y creación de nuevas variables. Aplica técnicas de feature engineering y escalado para construir un pipeline de datos reutilizable en Azure Machine Learning o Synapse.

✅ MODELOS DE MACHINE LEARNING TRADICIONALES: Domina los modelos clásicos de ML como regresión, árboles, KMeans, XGBoost. Aplica técnicas de evaluación, validación cruzada y despliegue con pipelines de Azure ML.

✅ DEEP LEARNING CON REDES NEURONALES: Aprende desde cero cómo funcionan las redes neuronales y entrena modelos. Implementa MLPs, ajusta hiperparámetros y despliega redes neuronales en Azure ML. Incluye técnicas de optimización y regularización para evitar el sobreajuste.

✅ OPTIMIZACIÓN DE MODELOS Y AUTOMATIZACIÓN: Ajusta hiperparámetros con Grid Search y usa AutoML de Azure para entrenamientos automáticos. Registra experimentos, controla versiones de modelos y evalúa desempeño con pruebas A/B, todo integrado en Azure ML Studio.

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

¡Más de 100 sesiones en el VIDEOCURSO!

Conoce el temario de más de 100 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y AZURE

    • Presentación general del curso y objetivos
    • Roles en la Ciencia de Datos y su valor empresarial
    • Ciencia de Datos como soporte a la toma de decisiones
    • Diferencias entre Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial
    • Panorama actual de la Inteligencia Artificial Generativa
    • Ecosistema de servicios de Ciencia de Datos e IA en Azure
    • Servicios clave: Azure Blob Storage, Azure Virtual Machines, Azure Machine Learning, Synapse Analytics, AutoML
    • Conceptos de regiones, zonas de disponibilidad y despliegue global en Azure
    • Configuración de entornos híbridos con Google Colab y Azure Machine Learning Studio / SDK
  • MÓDULO 2: INFRAESTRUCTURA Y ARQUITECTURA DE DATOS EN LA NUBE

    • Conceptos de arquitectura on-premise y nube híbrida
    • Almacenamiento con Azure Blob Storage y control de accesos
    • Subida y descarga de archivos entre entornos
    • Gestión de credenciales y permisos en Azure
    • Despliegue inicial de servicios y entorno de trabajo
    • Transferencia de datos entre on-premise y la nube
    • Fundamentos de integración de datos en arquitecturas distribuidas
  • MÓDULO 3: TRANSFORMACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS CON SPARK, PANDAS Y AZURE ML

    • DataFrames con PySpark y Pandas: comparación y casos de uso
    • Transformaciones comunes: manejo de valores nulos, variables dummies, escalamiento, detección y tratamiento de outliers
    • Uso de Spark en Azure Synapse para preparación de datos numéricos y categóricos
    • Preparación de datos sin código mediante el entorno visual de Azure Machine Learning (Designer)
    • Creación y gestión de datasets, proyectos y columnas dentro del entorno de Azure
    • Reordenamiento, limpieza y exportación de archivos transformados a Azure Blob Storage o Azure Data Lake
    • Integración de herramientas de preparación dentro del flujo analítico con Azure Machine Learning Pipelines o Synapse Pipelines
  • MÓDULO 4: REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN EN APRENDIZAJE SUPERVISADO

    • Diferenciación entre variables dependientes e independientes
    • División de datos en entrenamiento y validación
    • Algoritmo de Regresión Lineal: mínimos cuadrados y gradiente
    • Árboles de decisión: construcción y principios de impureza
    • Árboles Boosted y comparación con modelos simples
    • Métricas clave: MAE, MSE, RMSE, R², Accuracy, GINI
    • Implementación de modelos supervisados en Azure ML
  • MÓDULO 5: VALIDACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE MODELOS

    • Conceptos de validación cruzada y generalización
    • Calibración de modelos mediante técnicas estadísticas
    • Ajuste de hiperparámetros: grid search y parámetros críticos
    • Calibración de learning rate, batch size y profundidad de red
    • Regularización para evitar overfitting (L1/L2, Dropout)
    • Uso de Azure ML AutoML para entrenamiento automatizado
    • Comparación entre modelos calibrados manualmente y por AutoML
  • MÓDULO 6: APRENDIZAJE NO SUPERVISADO Y CLUSTERING

    • Principios del aprendizaje no supervisado
    • KMeans como algoritmo de clustering más utilizado
    • Preparación de datos para modelos no supervisados
    • Calibración del número óptimo de clústers (K óptimo)
    • Evaluación de resultados y visualización de agrupamientos
    • Aplicaciones reales de segmentación de datos en negocio
  • MÓDULO 7: REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    • Fundamentos del perceptrón y estructuras neuronales
    • Funciones de activación: ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
    • Entrenamiento de redes con descenso de gradiente
    • Implementación de redes neuronales
    • Calibración de capas, activaciones y arquitectura
    • Redes convolucionales (CNN): tensorización, filtros, pooling
    • Comparativa entre modelos superficiales y profundos
  • MÓDULO 8: DESPLIEGUE DE MODELOS Y PERSPECTIVA PROFESIONAL

    • Publicación de modelos como microservicios en Azure ML
    • Registro, aprobación y versionamiento de modelos
    • Consumo y eliminación controlada de modelos en producción
    • Aplicaciones de IA: visión computacional, NLP, IA generativa
    • Introducción a la Ingeniería de Datos para IA escalable
    • Cierre del curso y guía de certificación profesional en Azure

MATRICÚLATE

Machine Learning y Deep Learning en Azure

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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 , 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"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros mil alumnos nos recomiendan

 

📋

Requisitos

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

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el videocurso obtendrás los certificados de "Data Scientist on Azure", "Analytics Architect on Azure" y "Analytics Leader on Azure"

🎞️

¿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.

Se indispensable para tu empresa y ten un alto salario

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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