699 € – 999 €

Ingeniería de Software para Data Scientists

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Fecha y hora

Ubicación

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Madrid

Plaza de España

28008 Madrid

Spain

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Política de reembolso

Política de reembolso

Reembolsos hasta 7 días antes del evento

La tarifa de Eventbrite no es reembolsable.

Descripción del evento
Curso de estándares y procesos de Ingeniería de Software aplicado a Machine Learning.

Acerca de este evento

Curso de 2 días en la zona de la Plaza de España para un grupo reducido de entorno a diez personas.

El curso se centra en el desarrollo de prácticas de Ingeniería de Software aplicado a Machine Learning, desde la fase de I+D a la fase de producción con el respaldo de documentación, revisión de código, tests, refactoring, etc. Este curso se basa en la experiencia adquirida durante años de experiencia en empresas de ingeniería con problemas reales y el principal objetivo es crear código más robusto y fiable.

El curso se centra en el uso de Python y se dirige a Data Scientists cuyos objetivos incluyen:

  • Adquirir buenas prácticas de desarrollo de código.
  • Ganar confianza en como se va a ejecutar el código en la fase de producción y reducir tiempos de inactividad.
  • Aprender a realizar tests y debugging.
  • Acelerar el desarrollo de código propio y del equipo.
  • Adquirir nuevas ideas de como mover una solución a la fase de producción y cambios durante la fase de producción.

Durante el curso se exponen prácticas que incluyen:

  • El desarrollo de tests para asegurar que el proyecto cumple los requerimientos establecidos por el cliente e inclusión de los mismos en un sistema de Integración Continua.
  • Code refactoring, o adaptar el código desde el notebook en módulos reutilizables y fiables.
  • Escribir documentación útil en el código para mejorar el soporte futuro.
  • Uso de nbdime para colaborar en el desarrollo de Notebooks.
  • Revision de código como práctica mediante sistemas documentados.
  • Diferencias entre el desarrollo tradicional de software y los modelos de desarrollo de Machine Learning.
  • Discusiones para vender e integrar estas técnicas en un equipo.

Los requerimientos para poder realizar el curso y aprovechar las sesiones, incluyen experiencia previa con Python y con herramientas comunes en Machine Learning como Jupyter Notebooks y librerías como Pandas y Numpy. No se recomienda a personas que usan por primera vez Python o Machine Learning y se trata de un curso inherentemente práctico por lo que no se recomienda a personal no técnico. Puedes ser un Ingeniero de Software Junior en un equipo de Data Science que necesita un mejor entendimiento de los procesos de Data Science o un Data Scientist de cualquier nivel, buscando acelerar el desarrollo de código escribiendo código más robusto.

Se precisa para atender al curso un ordenador portátil con Anaconda instalado y Python 3.7+. Antes del curso contactare a los interesados para asegurar que las herramientas apropiadas están instaladas. También es posible instalar las herramientas antes de la clases llegando con antelación.

La comida está incluida en el precio (por favor, contactenme en caso de alergias o requerimientos alimenticios).

Política de reembolso:

Sean prudentes por favor al realizar cualquier reserva de hotel o transporte y adquieran billetes reembolsables. En el caso improbable de que se cancele el evento, no somos responsables de los gastos en los que se haya podido incurrir.

El portal Eventbrite ofrece una cancelación con el 100% de reembolso siete días antes del evento (y siempre podemos tratar de encontrar una solución, si por ejemplo desea que otro compañero atienda en su lugar o cambiar la fecha). En el caso altamente improbable de que tengamos que cancelar el evento, se ofrece la posibilidad de un reembolso del 100% o de trasladar el ticket a otro curso.

No dude en contactar si tiene alguna pregunta relacionada con el curso o algún requerimiento alimenticio. También están disponibles cursos para grupos. Para cualquier aclaración o para reservar otras fechas, póngase en contacto en dirección electrónica py.jdelrio@gmail.com (también disponible al final del proceso).

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