Cursos de Análisis predictivo en Ciudad de Guatemala

Esta formación en  Ciudad de Guatemala (online u onsite) dirigida por un instructor y en vivo está destinada a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir aplicaciones potenciadas por IA utilizando análisis predictivos y modelos generativos. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de la IA predictiva y los modelos generativos.
• Utilizar herramientas potenciadas por IA para la codificación predictiva, la elaboración de pronósticos y la automatización.
• Implementar LLM (Modelos de Lenguaje Grande) y transformadores para la generación de texto y código.
• Aplicar pronósticos de series temporales y recomendaciones basadas en IA.
• Desarrollar y ajustar modelos de IA para aplicaciones del mundo real.
• Evaluar consideraciones éticas y mejores prácticas en el despliegue de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante que deseen comprender los fundamentos de la IA predictiva. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de la IA predictiva y sus aplicaciones.
• Recopile, limpie y preprocese datos para el análisis predictivo.
• Explore y visualice los datos para descubrir información.
• Construir modelos estadísticos básicos para hacer predicciones.
• Evaluar el rendimiento de los modelos predictivos.
• Aplique los conceptos de IA predictiva a escenarios del mundo real.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio DevOps que deseen integrar la IA predictiva en sus DevOps prácticas. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implemente modelos de análisis predictivo para pronosticar y resolver desafíos en la canalización DevOps.
• Utilice herramientas impulsadas por IA para mejorar la supervisión y las operaciones.
• Aplique técnicas de aprendizaje automático para mejorar los flujos de trabajo de entrega de software.
• Diseñe estrategias de IA para la resolución proactiva de problemas y la optimización.
• Navegue por las consideraciones éticas del uso de la IA en DevOps.

Visión general Los proveedores de servicios (CSP) se enfrentan a la presión de reducir los costes y maximizar los ingresos medios por usuario (ARPU), al tiempo que garantizan una excelente experiencia al cliente, pero los volúmenes de datos siguen creciendo. El tráfico global de datos móviles crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 78 por ciento hasta 2016, alcanzando los 10,8 exabytes por mes. Mientras tanto, los CSP están generando grandes volúmenes de datos, incluidos los registros detallados de llamadas (CDR), los datos de red y los datos de los clientes. Las empresas que explotan al máximo estos datos obtienen una ventaja competitiva. Según una encuesta reciente de The Economist Intelligence Unit, las empresas que utilizan la toma de decisiones dirigida por datos disfrutan de un aumento del 5-6% en la productividad. Sin embargo, el 53% de las empresas aprovechan solo la mitad de sus valiosos datos, y una cuarta parte de los encuestados señaló que grandes cantidades de datos útiles no se explotan. Los volúmenes de datos son tan altos que el análisis manual es imposible, y la mayoría de los sistemas de software heredados no pueden seguir el ritmo, lo que hace que los datos valiosos se descarten o se ignoren. Con el software de big data escalable y de alta velocidad de Big Data & Analytics, los CSP pueden extraer todos sus datos para una mejor toma de decisiones en menos tiempo. Los diferentes productos y técnicas de Big Data proporcionan una plataforma de software de extremo a extremo para recopilar, preparar, analizar y presentar información a partir de Big Data. Las áreas de aplicación incluyen el monitoreo del rendimiento de la red, la detección de fraudes, la detección de pérdida de clientes y el análisis de riesgo crediticio. Los productos de Big Data y Analytics se escalan para manejar terabytes de datos, pero la implementación de tales herramientas necesita un nuevo tipo de sistema de base de datos basado en la nube como Hadoop o un procesador de computación paralela a escala masiva (KPU, etc.) Este curso sobre Big Data BI para telecomunicaciones cubre todas las nuevas áreas emergentes en las que los CSP están invirtiendo para aumentar la productividad y abrir nuevas fuentes de ingresos comerciales. El curso proporcionará una visión completa de 360 grados de Big Data BI en Telco para que los responsables de la toma de decisiones y los gerentes puedan tener una visión general muy amplia y completa de las posibilidades de Big Data BI en Telco para la productividad y el aumento de ingresos. Objetivos del curso El objetivo principal del curso es introducir nuevas técnicas de inteligencia de negocio Big Data en 4 sectores de Telecom Negocio (Marketing/Ventas, Operación de Red, Operación Financiera y Gestión de Relaciones con el Cliente). A los estudiantes se les presentará lo siguiente:

• Introducción al Big Data: qué son las 4V (volumen, velocidad, variedad y veracidad) en Big Data: generación, extracción y gestión desde la perspectiva de las telecomunicaciones
• En qué se diferencia el análisis de Big Data del análisis de datos heredado
• Justificación interna de la perspectiva Big Data -Telco
• Introducción al ecosistema de Hadoop: familiaridad con todas las herramientas de Hadoop como Hive, Pig, SPARC: cuándo y cómo se utilizan para resolver problemas de Big Data.
• Cómo se extrae Big Data para analizarlo para la herramienta de análisis: cómo los análisis de negocios pueden reducir sus puntos débiles de recopilación y análisis de datos a través del enfoque integrado del panel de control de Hadoop
• Introducción básica de la analítica de Insight, la analítica de visualización y la analítica predictiva para las empresas de telecomunicaciones
• Análisis de pérdida de clientes y Big Data: cómo el análisis de Big Data puede reducir la pérdida de clientes y la insatisfacción de los clientes en los estudios de casos de telecomunicaciones
• Análisis de fallos de red y fallos de servicio a partir de metadatos de red e IPDR
• Análisis financiero: estimación de fraude, desperdicio y ROI a partir de datos operativos y de ventas
• Problema de adquisición de clientes: marketing objetivo, segmentación de clientes y venta cruzada a partir de datos de ventas
• Introducción y resumen de todos los productos analíticos de Big Data y dónde encajan en el espacio analítico de las telecomunicaciones
• Conclusión: cómo adoptar un enfoque paso a paso para introducir Big Data Business Intelligence en su organización

Público objetivo

• Operación de redes, gerentes financieros, gerentes de CRM y altos gerentes de TI en la oficina de CIO de telecomunicaciones.
• Business Analistas de telecomunicaciones
• Gerentes/analistas de la oficina del CFO
• Gerentes de operaciones
• Gerentes de control de calidad

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala, los participantes aprenderán la mentalidad con la que abordar Big Data tecnologías, evaluar su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementar estas tecnologías con el propósito de identificar actividades delictivas y prevenir el delito. Se examinarán estudios de caso de organizaciones de aplicación de la ley de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques de adopción, desafíos y resultados.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Combinar la tecnología Big Data con los procesos tradicionales de recolección de datos para armar una historia durante una investigación.
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de grandes datos para el análisis de datos.
• Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal.

AudienciaSi intentas dar sentido a los datos a los que tienes acceso o quieres analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc...) este curso es para ti.Está dirigido principalmente a los responsables de la toma de decisiones y a las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y cuáles vale la pena analizar.No está dirigido a las personas que configuran la solución, sin embargo, esas personas se beneficiarán del panorama general.Modo de entregaDurante el curso, se presentarán a los delegados ejemplos de trabajo de tecnologías de código abierto.A las conferencias breves les seguirán una presentación y ejercicios sencillos por parte de los participantesContenido y software utilizadoTodo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, por lo que comprobamos las versiones más recientes posibles.Abarca el proceso desde la obtención, formateo, procesamiento y análisis de los datos, hasta explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con machine learning.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
• Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
• Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.

R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número cada vez mayor de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

El análisis predictivo es el proceso de usar el análisis de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con la extracción de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para pronosticar eventos futuros. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra para predecir eventos futuros basados en los datos. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
• Use modelos predictivos para identificar riesgos y oportunidades
• Cree modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
• Use datos de dispositivos y sistemas comerciales para reducir el desperdicio, ahorrar tiempo o reducir costos

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos de dominio

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de textos y el análisis predictivo.  En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos predictivos.  Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar RapidMiner
• Prepare y visualice datos con RapidMiner
• Validación de modelos de aprendizaje automático
• Mashup de datos y creación de modelos predictivos
• Poner en práctica el análisis predictivo dentro de un proceso de negocio
• Solucionar problemas y optimizar RapidMiner

Audiencia

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.