¿Cómo puedo tener un alto salario?

Teniendo un conocimiento disruptivo

Tu conocimiento es disruptivo si cumple tres condiciones:

  1. Que sea reciente
  2. Que pocos lo dominen
  3. Que las empresas lo necesiten


Cuando hay alta demanda, y pocos trabajadores que cumplan esa demanda, es cuando tienes la oportunidad de cobrar un alto salario

Pero, ¿qué es disruptivo actualmente?

¡La IA es los más disruptivo en estos momentos!

Te asegura un alto salario

Según Harvard, la Inteligencia Artificial es el área con mayor crecimiento salarial de esta década: te vuelves INDISPENSABLE para la empresa

En el mundo y en Latinoamérica, Los bancos, financieras, aseguradoras, consultoras de software y las industrias más grandes invierten millones de dólares contratando personal que domine la Inteligencia Artificial

Si dominas la Inteligencia Artificial, tendrás asegurado un alto salario

Suena bueno, pero, ¿cómo domino la Inteligencia Artificial?

El gran secreto que pocos saben y aplican, ¿sabes cuál es?

Enfócate en lo empresarial, no en lo académico

El gran problema es que muchos se enfocan sólo en lo académico, pero no en como se aplica en la empresa

El mundo empresarial es muy diferente al mundo académico:

  • Tiempos limitados: "¡Lo quiero para ayer!"
  • Presupuestos estrictos: "¡Estas apunto de exceder el presupuesto!"
  • No se hacen experimentos: "¡Esta no es la universidad para que hagas un trabajo de investigación!, ¿tu propuesta es estándar?"
  • Tu proceso convive con otros: "¿Tu solución puede gobernarse?"


Si sabes cómo aplicar tus conocimientos a la empresa, las empresas te darán un alto salario

Tiene sentido, ¿y dónde aprendo todo esto empresarialmente?

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.

Durante las clases vía streaming, podrás hacer todas las preguntas que quieras, el profesor las responderá en vivo.

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

¿Qué aprenderé?, puedes verlo a continuación en el temario detallado

¡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: 8 de Junio - FIN: 14 de Julio
12 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados y Domingos de 8:00AM a 10:30AM
  • Argentina, Uruguay

    • Sábados y Domingos de 10:00AM a 12:30PM
  • Chile, Paraguay, Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Sábados y Domingos de 9:00AM a 11:30AM
  • México, Costa Rica

    • Sábados y Domingos de 7:00AM a 9:30AM

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

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




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

Nuestros 69 mil alumnos nos recomiendan

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Requisitos

Conocimientos básico en cualquier lenguaje de programación

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás el certificado de "Artificial Intelligence Professional 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.

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