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Imparte:
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Modalidad:Presencial en Madrid
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Precio:8.000 €
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Comienzo:Desde el 20/09/2024 hasta el 30/06/2025
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Lugar:Calle Pío Felipe 12
Madrid 28038
España -
Horario:Lunes a viernes, de 16:00 a 21:30 h.
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Duración:950 Horas
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Titulación:Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100) Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) Los números que identifican los exámenes de certificación están sujetos a posibles actualizaciones por parte de Microsoft.
Presentación
El objetivo es que el alumno/a pueda certificarse en estas tecnologías, superando con éxito los exámenes oficiales de Azure Data Engineer Associate (DP-203), Azure Data Scientist Associate (DP-100) y Azure AI Engineer Associate (AI-102)
Dirigido
Personas con conocimientos informáticos en programación orientada a objetos que quieran especializarse en el desarrollo de Inteligencia Artificial, tanto generativa, como tradicional Valorable: tener Ciclo Formativo de Grado Superior en informática + conocimientos de Business Intelligence y Big Data
Objetivos
Desde el punto de vista profesional, el objetivo general del curso se puede resumir en dar al alumno/a una formación que le capacite para:
Capacitar a los estudiantes en el dominio de tecnologías clave de Inteligencia Artificial, incluyendo herramientas en la nube como Azure y Jupyter Notebook.
Proporcionar una comprensión sólida de lenguajes de programación esenciales para el análisis de datos y la implementación de soluciones de IA, como Scala, Python, C# y SQL.
Desarrollar habilidades en el procesamiento y análisis de datos, así como en la implementación de algoritmos de IA como aprendizaje automático y redes neuronales, preparando a los estudiantes para roles profesionales en el campo de la IA.
Programa
1. Creación del Entorno:
Fundamentos de Linux.
Configuración del entorno de desarrollo en Azure.
Configuración del entorno de desarrollo en Jupyter Notebook.
Configuración del entorno de desarrollo de Jupyter Notebook en Azure.
Uso básico de Jupyter Notebook para la ejecución de código Python.
2. Formación Específica en los Lenguajes:
Scala.
Python.
C#.
SQL.
3. Hadoop/MapReduce y HDFS:
Fundamentos de la computación y almacenamiento distribuido y paralelizado.
Introducción a Hadoop: Map-Reduce y HDFS.
Map-Reduce y HDFS.
4. Ingesta:
Ingesta (carga de datos) y generación del DataLake.
ETL y ELT.
Introducción a Sqoop, Flume y Pig.
Utilización de Kafka como proveedor de datos.
Fuentes de datos: Texto, IoT, Imágenes, Películas, SSMM, sistemas de gestión.
Event Hub + ADF – Azure Data Factory (Microsoft) + Azure Synapse Analytics + captura info en tiempo real.
5. Bases de Datos SQL:
Introducción a SQL.
Introducción a Hive y HiveQL.
Explotación directa.
Transat-SQ (Microsoft).
6. Procesamiento:
Python e introducción a la librería Pandas.
Introducción a Spark con PySpark (Python).
Introducción a SparkSQL con Pyspark.
Generación de tablas, integración de Hive con Spark.
Utilización de Dataframes.
ADF – Azure Data Factory (Microsoft).
7. Bases de Datos NoSQL:
Introducción a NoSQL.
BBDD Vectoriales.
Utilización de Hbase, Couchbase, Cosmos DB, Mongo DB, grafos Neo4J.
Profundización en una de ellas.
ADF – Azure Data Factory (Microsoft).
8. Explotación Front:
Utilización de herramientas front para la explotación y visualización de datos (PowerBI).
9. Inteligencia Artificial:
Introducción a la Inteligencia Artificial.
Representación del conocimiento.
Aprendizaje automático.
IA Generativa vs IA Tradicional.
Estadística matemática a alto nivel.
Clusterización y agregación de datos.
Algoritmos bayesianos.
10. IA Generativa:
Conocimientos básicos sobre IA Generativa.
Utilidad real de la Generativa.
Peligros y limitaciones.
Modelos fundacionales de lenguaje.
Técnicas de aprendizaje profundo.
Programación en Python.
Implantación a través de API y/o código.
Extensión y práctica.
11. IA Tradicional:
Introducción a la Inteligencia Artificial y Azure Machine Learning.
Servicios de Aprendizaje Automático en Azure.
Procesamiento del Lenguaje Natural en Azure.
Visión por Computadora en Azure.
Otras aplicaciones prácticas de la IA en Azure.
Ética en la IA y consideraciones legales.
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