François Chung, Ph.D.

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Aprendizaje profundo y TensorFlow

Aprendizaje profundo y TensorFlow

Formación Cognitive Class, MOOC (2020). Esta ruta de aprendizaje presenta los conceptos básicos de aprendizaje profundo y TensorFlow con experiencia práctica en la resolución de problemas. Durante toda la formación, TensorFlow se utiliza en el ajuste de curvas, la regresión, la clasificación y la minimización de funciones de error. Luego, este concepto se explora en el mundo del aprendizaje profundo, donde TensorFlow se aplica para la propagación hacia atrás para ajustar los pesos y los sesgos.

Curso 1: Fundamentos del aprendizaje profundo

Temas principales:

  • Introducción al aprendizaje profundo;
  • Modelos de aprendizaje profundo;
  • Modelos adicionales de aprendizaje profundo;
  • Bibliotecas y plataformas de aprendizaje profundo.

Curso 2: Aprendizaje profundo con TensorFlow

Temas principales:

  • Introducción a TensorFlow;
  • CNN - Red neuronal convolucional;
  • RNN - Red neuronal recurrente;
  • Aprendizaje sin supervisión.

Referencias

Formación

Deep learning fundamentals (Fundamentos del aprendizaje profundo, certificado del curso)
Deep Learning Essentials (insignia de certificación)
Deep learning with TensorFlow (Aprendizaje profundo con TensorFlow, certificado del curso)
Deep Learning using TensorFlow (insignia de certificación)

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Fundamentos de Spark

Fundamentos de Spark

Formación Cognitive Class, MOOC (2020). Esta ruta de aprendizaje aborda los fundamentos de Apache Spark, un motor de código abierto para el procesamiento de datos a gran escala que está revolucionando el mundo de la analítica y del big data. Esta formación es una oportunidad para aprender de los líderes de la industria sobre Spark, que se basa en la velocidad, la facilidad de uso y el análisis, y brinda oportunidades y proyectos prácticos para generar confianza con el conjunto de herramientas de Spark.

Curso 1: Fundamentos de Spark I

Temas principales:

  • Introducción a Spark;
  • Resilient Distributed Dataset (RDD) y DataFrames;
  • Programación de aplicaciones Spark;
  • Introducción a las bibliotecas de Spark;
  • Configuración, seguimiento y puesta a punto de Spark.

Curso 2: Fundamentos de Spark II

Temas principales:

  • Introducción a los notebooks;
  • Arquitectura RDD;
  • Optimización de transformaciones y acciones;
  • Caché y serialización;
  • Desarrollo y pruebas.

Curso 3: Spark MLlib

Temas principales:

  • Tipos de datos Spark MLlib;
  • Revisión de algoritmos;
  • Árboles de decisión y bosques aleatorios;
  • Agrupamiento Spark MLlib.

Curso 4: Exploración de GraphX

Temas principales:

  • Introducción a Graph-Parallel;
  • Exploración de los operadores de gráficos;
  • Visualización y modificación de GraphX;
  • Agregación y almacenamiento en caché.

Curso 5: Big data en R con Spark

Temas principales:

  • Introducción a SparkR;
  • Manipulación de datos con SparkR;
  • Aprendizaje automático con SparkR.

Referencias

Formación

Spark fundamentals I (Fundamentos de Spark I, certificado del curso)
Spark – Level 1 (insignia de certificación)
Spark fundamentals II (Fundamentos de Spark II, certificado del curso)
Spark MLlib (certificado del curso)
Exploring GraphX (Exploración de GraphX, certificado del curso)
Big data in R using Spark (Big data en R con Spark, certificado del curso)
Spark - Level 2 (insignia de certificación)

Artículos relacionados

Fundamentos de Hadoop (formación Cognitive Class)
Especialización en ciencia de datos (formación Coursera)

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Fundamentos de Hadoop

Fundamentos de Hadoop

Formación Cognitive Class, MOOC (2020). Esta ruta de aprendizaje presenta Hadoop, que es un marco de código abierto para el almacenamiento distribuido y el procesamiento de big data. La formación cubre contenido que es fundamental para el éxito de cualquier persona en este ámbito al explicar el diseño conceptual de Hadoop, presentar MapReduce, YARN (Yet Another Resource Negotiator) y Hive, y luego explicar cómo usar Hadoop y manipular datos sin el uso de codificación compleja.

Curso 1: Hadoop 101

Temas principales:

  • Introducción a Hadoop;
  • Arquitectura de Hadoop y HDFS;
  • Administración de Hadoop;
  • Componentes de Hadoop.

Curso 2: MapReduce y YARN

Temas principales:

  • Introducción a MapReduce y YARN;
  • Limitaciones de Hadoop v1 y MapReduce v1;
  • Arquitectura de YARN.

Curso 3: Movimiento de datos en Hadoop

Temas principales:

  • Escenarios de carga;
  • Uso de Sqoop;
  • Descripción general de Flume;
  • Uso de Data Click.

Curso 4: Acceso a datos de Hadoop usando Hive

Temas principales:

  • Introducción a Hive;
  • Hive DDL - Lenguaje de definición de datos;
  • Hive DML - Lenguaje de manipulación de datos;
  • Operadores y funciones de Hive.

Referencias

Formación

Hadoop 101 (certificado del curso)
Hadoop Foundations – Level 1 (insignia de certificación)
MapReduce and YARN (MapReduce y YARN, certificado del curso)
Hadoop Programming – Level 1 (insignia de certificación)
Moving data into Hadoop (Movimiento de datos en Hadoop, certificado del curso)
Hadoop Administration – Level 1 (insignia de certificación)
Accessing Hadoop data using Hive (Acceso a datos de Hadoop usando Hive, certificado del curso)
Hadoop Data Access – Level 1 (insignia de certificación)
Hadoop Foundations – Level 2 (insignia de certificación)

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Especialización en ciencia de datos (formación Coursera)

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Lo esencial de blockchain

Lo esencial de blockchain

Formación Cognitive Class, MOOC (2020). Esta formación en línea presenta la blockchain para empresas y explora casos de uso que demuestran cómo esta tecnología está mejorando radicalmente las cadenas de suministro y la banca, además de crear nuevas oportunidades para la innovación. La tecnología blockchain proporciona un libro mayor compartido para ahorrar tiempo al registrar transacciones entre partes, eliminar los costos asociados con los intermediarios y reducir los riesgos de fraude y manipulación.

Módulo 1: ¿Qué es blockchain?

Temas principales:

  • Redes comerciales;
  • Libros mayores, transacciones y contratos;
  • El problema con las redes existentes;
  • Diferentes tipos de blockchain;
  • Requisitos de una blockchain para empresas.

Módulo 2: Ejemplos de redes blockchain

Temas principales:

  • Mejora del comercio mundial;
  • Transparencia de la cadena de suministro;
  • Pagos globales;
  • Identidad descentralizada y confiable;
  • Jugadores clave para la adopción de blockchain.

Módulo 3: IBM y blockchain

Temas principales:

  • Estrategia blockchain de IBM;
  • IBM Blockchain Platform;
  • Proyecto Hyperledger;
  • Hyperledger Fabric.

Referencias

Formación

Blockchain essentials (Lo esencial de blockchain, certificado del curso)
IBM Blockchain Essentials V2 (insignia de certificación)

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