Enfoque productivo Pensado para producción real.
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Curso de Azure Machine Learning (AML) para Equipos de Data
Aprende con el curso de Azure Machine Learning (AML) para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Azure Machine Learning (AML) a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Modalidad Aula Virtual Personalizada
Curso de Azure Machine Learning (AML) en Aula Virtual Personalizada
Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.
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Temario 100% a medida
Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
Calendario adaptado a vuestra disponibilidad
Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
Bonificación FUNDAE
Curso de Azure Machine Learning (AML) hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de Azure Machine Learning (AML) para empresas es subvencionable hasta el 100%.
- Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
- Accede a una formación avanzada en Azure Machine Learning (AML) práctica y orientada a resultados.
- Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
- Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de Azure Machine Learning (AML) ante FUNDAE.
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Revisamos tu caso
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Preparamos la gestión
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La formación que decides
te devuelve dinero
Todos nuestros cursos son bonificables a través de FUNDAE.
Gestionamos toda la documentación por ti.
100%Tramitación incluida
48hTiempo medio de gestión
9,4Satisfacción general
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Empleados a formar10
Crédito bonificable estimado
420€*
*Cálculo orientativo
Impacto real
Cobertura total de AML
Implanta Azure Machine Learning (AML) A Medida para tu equipo con diseño, entrenamiento y despliegue, bonificable hasta el 100% por FUNDAE. Contáctanos.
MLOps completo De la experimentación al despliegue.
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Escalabilidad cloud Aprovecha todo el potencial de Azure.
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Gobernanza y seguridad Apto para entornos enterprise.
4
Optimización de costes Evita desperdicio de recursos.
5
Reproducibilidad Modelos trazables y auditables.
6
Transferencia directa Aplicable desde el primer día.
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Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nuestra plataforma
Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
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Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Qué es Azure Machine Learning
Posicionamiento dentro de Azure
Casos de uso empresariales
Rol del científico de datos
Componentes principales
Diferencias frente a entornos locales
Ventajas del enfoque cloud
Arquitectura general
Ciclo de vida del ML
Enfoque del curso
Workspaces de Azure ML
Recursos asociados
Integración con Azure Storage
Integración con Azure Compute
Control de accesos
Gestión de entornos
Separación por entornos
Escalabilidad
Buenas prácticas
Diseño enterprise
Fuentes de datos compatibles
Data assets
Versionado de datasets
Datos estructurados y no estructurados
Acceso seguro a datos
Integración con Data Lake
Preparación para ML
Reutilización de datos
Control del linaje
Buenas prácticas
Análisis exploratorio de datos
Limpieza de datos
Tratamiento de valores nulos
Feature engineering
Normalización y escalado
Pipelines de preparación
Reproducibilidad
Control de calidad del dato
Automatización
Buenas prácticas
Concepto de entorno en AML
Conda y Docker
Versionado de entornos
Reproducibilidad de experimentos
Gestión de librerías
Aislamiento de dependencias
Seguridad de entornos
Optimización de tiempos
Errores comunes
Buenas prácticas
Tipos de compute en AML
Compute instances
Compute clusters
Escalado automático
Costes y optimización
Selección de recursos
Uso de GPU
Gestión del ciclo de vida
Rendimiento
Buenas prácticas
Qué es un experimento
Runs y métricas
Registro de resultados
Comparación de ejecuciones
Visualización de métricas
Control de errores
Análisis de resultados
Reproducibilidad
Trazabilidad
Buenas prácticas
Modelos supervisados
Modelos no supervisados
Algoritmos clásicos
Entrenamiento distribuido
Validación cruzada
Control del overfitting
Selección de modelos
Métricas de evaluación
Interpretación de resultados
Buenas prácticas
Integración con frameworks deep learning
Uso de GPU
Entrenamiento distribuido
Gestión de grandes volúmenes de datos
Ajuste de hiperparámetros
Monitorización de entrenamiento
Optimización de rendimiento
Control de costes
Casos reales
Buenas prácticas
Qué es AutoML
Casos de uso adecuados
Configuración de experimentos
Selección automática de modelos
Optimización de hiperparámetros
Interpretación de resultados
Limitaciones de AutoML
Control humano
Uso responsable
Buenas prácticas
Qué es un pipeline
Diseño de pipelines
Componentes reutilizables
Orquestación de pasos
Dependencias entre tareas
Automatización completa
Gestión de errores
Versionado de pipelines
Escalabilidad
Buenas prácticas
Model registry
Versionado de modelos
Metadatos del modelo
Gestión del ciclo de vida
Comparación de versiones
Aprobación de modelos
Trazabilidad
Auditoría
Reutilización
Buenas prácticas
Tipos de despliegue
Endpoints online
Endpoints batch
Infraestructura de despliegue
Seguridad del endpoint
Escalado del servicio
Control de latencia
Gestión de versiones
Estrategias de despliegue
Buenas prácticas
Qué monitorizar
Drift de datos
Drift de concepto
Rendimiento del modelo
Alertas
Logs y métricas
Diagnóstico de errores
Mejora continua
Impacto en negocio
Buenas prácticas
Qué es MLOps
Integración con Git
CI/CD para ML
Automatización del ciclo de vida
Control de cambios
Reproducibilidad
Auditoría
Escalabilidad
Madurez MLOps
Buenas prácticas
Identidad y roles
Acceso a datos
Seguridad de modelos
Gestión de secretos
Aislamiento de entornos
Cumplimiento interno
Auditoría de accesos
Prevención de fugas
Buenas prácticas
Enfoque enterprise
Importancia de la explicabilidad
Técnicas de interpretación
Explicaciones locales
Explicaciones globales
Sesgos en modelos
Transparencia
Requisitos regulatorios
Uso responsable
Comunicación de resultados
Buenas prácticas
Gobernanza del ciclo de vida
Control de versiones
Evidencias de cumplimiento
Documentación obligatoria
Uso de datos sensibles
Relación con Purview
Responsabilidad organizativa
Auditorías internas
Uso ético
Buenas prácticas
Control de costes en AML
Selección eficiente de recursos
Optimización de pipelines
Uso racional de GPU
Apagado automático
Evaluación coste-beneficio
Métricas económicas
Escalabilidad sostenible
Buenas prácticas
Mejora continua
Diseño del caso de uso
Preparación de datos
Entrenamiento del modelo
Evaluación avanzada
Despliegue en producción
Monitorización continua
Ajustes y mejoras
Gobernanza aplicada
Documentación final
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Azure Machine Learning (AML) en su día a día
Científicos de datos
Necesitan trabajar con Azure ML en producción.
ML engineers
Implantan pipelines y MLOps.
Equipos de analítica avanzada
Escalan modelos en empresa.
Arquitectos de datos
Diseñan plataformas de ML.
Empresas data-driven
Buscan profesionalizar su ML en Azure.
¿Tienes dudas?
Casos de éxito
Empresas que ya han formado a sus equipos
Experiencias reales de equipos que ya han trabajado con nosotros.
+16
años de liderazgo
+3.500
empresas formadas
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
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Analista Financiero
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Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
480.000 alumnos formados en Imagina
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Azure Machine Learning (AML)
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Sí, el curso es bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE, y la gestión administrativa la realiza Imagina.
Puede impartirse en modalidad online en directo o presencial.
Sí, está orientado a científicos de datos con experiencia previa.
Sí, es uno de los pilares del curso.
Sí, con casos aplicables a empresa.
Sí, el enfoque es completamente productivo.
Sí, se recomienda experiencia básica en Azure.
Sí, ambos se trabajan en profundidad.
Sí, está diseñado para ese contexto.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
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