Depende de su perfil actual y el nivel de interés de ingresar a una nueva tecnología emergente, sin embargo, ambos cursos tienen un futuro prometedor.
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Certificación DevOps
- ¿Cuáles son los límites de los modelos ocultos de Markov en la minería de texto?
- ¿Cómo debo elegir entre convertirme en un desarrollador de JavaScript de pila completa o un ingeniero de aprendizaje automático?
- ¿Qué tan cerca estamos del punto donde los radiólogos serán reemplazados por software de reconocimiento de imágenes / redes neuronales / IA?
- Kaggle: ¿Cuáles son las técnicas utilizadas para reducir el número de columnas antes de predecir la variable dependiente? Por favor vea la descripción
- Al diseñar nuevas arquitecturas de aprendizaje profundo, ¿cómo se determina si la arquitectura es mala o si la optimización del modelo es el problema?
El entrenamiento DevOps ha sido diseñado para comprender la importancia de DevOps. Esta capacitación nos permitiría comprender los conceptos de cómo la transformación DevOps puede ayudar a centrarse en el valor y agilizar la entrega y también Aprender sobre los servidores de infraestructura comunes, la escalabilidad y la disponibilidad serán otra característica de este programa de capacitación. Esta capacitación en línea de DevOps también cubre la aplicación de los conceptos básicos de Bash / Python y la comprensión del rendimiento y la seguridad de la infraestructura. El estudiante también aprenderá las herramientas de DevOps como: títeres, Jenkins, Nagios y GIT, etc. durante este programa de capacitación y certificación de DevOps.
Objetivos del curso DevOps:
El entrenamiento DevOps de Collabera TACT lo lleva a través de toda la anatomía de la cultura DevOps. El plan de estudios consiste en –
- Comprenda el concepto de Devops y la necesidad de Devops Comprenda la computación en la nube y la virtualización Aprenda y administre el control de versiones con GITCree y configure entornos de desarrollo livianos, reproducibles y portátiles con Vagrant.Realice la gestión de configuración usando Puppet.Implemente la integración continua (CI) con Jenkins. Infraestructura de implementación Monitoreo con Nagios. Comprenda los contenedores con Docker. Realice la gestión de la configuración con Chef. Practique todos los componentes principales cubiertos en este curso.
Aprendizaje automático, IA y certificación de aprendizaje profundo
Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para el análisis de datos, aquí es donde son similares a la minería de datos, pero el objetivo principal del aprendizaje automático es automatizar los modelos de decisión. Los algoritmos son el corazón y el alma del aprendizaje automático y ayudan a las computadoras a encontrar información oculta.
Entonces, en esencia, los algoritmos de aprendizaje automático deben aprender. La máquina necesita aprender de los datos. Los datos tendrán múltiples dimensiones: tipo (cuantitativo o cualitativo), cantidad (tamaño grande o pequeño) y cantidad de variables disponibles para resolver un problema. Los algoritmos de aprendizaje también deben ser tan generales como sea posible. Deberíamos buscar algoritmos que puedan aplicarse fácilmente a una amplia clase de problemas de aprendizaje.
Los científicos de datos son responsables del aprendizaje automático y de obtener resultados, pero las personas de negocios son las que van a usarlo para fines comerciales, por lo que las reglas y los conocimientos extraídos del aprendizaje automático deben ser interpretables. Por lo tanto, la salida producida por la máquina debe ser entendida por los humanos, que pueden no ser del área de aprendizaje automático.
Lo que diferencia este curso son los siguientes:
- Enfoque basado en el estudio de caso, donde los participantes están inmersos en el problema.
- Paquete completo de IA (aprendizaje profundo y PNL) y aprendizaje automático.
Objetivos
La capacitación tiene como objetivo proporcionar a los participantes los últimos algoritmos de aprendizaje automático de propósito general. Al mismo tiempo, la capacitación tiene como objetivo ofrecer algunos hilos comunes o una base de conocimiento común que se pueda utilizar en el futuro para aprender una amplia gama de algoritmos.
Casos de uso
Grandes y completos casos de uso:
- Industria financiera: los participantes aprenderían “calificación crediticia”.
- Industria del cuidado de la salud: utilice el flujo de tensor para extraer información.
- La historia del trato diferenciado de la policía de Canadá.
- Cómo encontrar los pesos correctos para los alimentos y tener un programa de compensación ganador.
- Predecir la rotación de clientes en una industria de telecomunicaciones.
Aparte de estos casos de uso de trabajo en:
- Cómo reducir una gran cantidad de variables.
- Predecir un ataque al corazón.
- Convierta información categórica en información continua.
