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Desde agosto 2023
Profesor desde agosto 2023
Traducido con Google TraductorVer original
Inteligencia Artificial y Big Data en programación python, cql, java, etc.
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A partir de 734.47 MXN /h
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En este curso que imparto en una escuela de ingeniería empezarás desde cero y aprenderás programación en Inteligencia Artificial, aprendizaje supervisado y no supervisado y sus conexiones con bases de datos.

o en programación python, java _jee _spring, ... o en big data: cassandra, mongodb,...

Un curso de 10 horas te permitirá obtener una certificación en el idioma o campo elegido y encontrar un trabajo o ser eficiente...
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Conectado desde España
Acerca de mí
Entrenador Consultor (Blend-learning) Aprendizaje Automático - Base de Datos -Big Data - IA - Desarrollo Python-Java Spring JEE-PHPOO

Metodologías
GESTIÓN DE PROYECTOS MS PROYECTO Y MÉTODOS ÁGILES UC D52
MPM, PERT CPM, OBS, WBS, PBS, curvas S, flujo de trabajo, flujo de caja…
Métodos ágiles RAD, SCRUM, KANBAN

UML2 (De Merise a UML2) UC D41.2.2
Análisis y modelado OBJET vs MERISE (Power AMC, ArgoUML…)
Estudio de diagramas, transición entre diagramas y MDA (Java, C++)

MERISE Licenciatura, Maestría 1 e Informática
Diseño de DBMS, Power AMC, Visio, Modelio (MCD, MCT, MOT...)

Bases de datos R-OR-OO
ORACLE - PL/SQL –SQL3 UC D41.2.3 / UC D51.5
Administración y arquitectura (OFA, SGA, PGA, Procesos...)
PL/SQL: disparador, procedimientos almacenados, funciones, cursor, varray
Oracle OBJECT, Clases, OID, Diagrama de navegación, Mapeo de objetos
Express, 10G, 11G, Navicat, desarrollador sql, sql plus, Apex…

SQL SERVIDOR SSIS, SSAS, SSRS, TRANSACT Profesionales de SQL
Administración y arquitectura (Memoria, Procesos...) Enterprise Manager
Transact-SQL: disparador, procedimientos almacenados, funciones, cursor, recursivo
Mapeo de objetos, modelado de decisiones, estrella, probabilidad/estadística, IA

GRANDES DATOS – NNO SQL
Mongo DB, Cassandra, Hadoop, ElacticSearch, Spark Icadémie-Solutec
Minería de datos y aprendizaje automático: Python avanzado
Métodos descriptivos y predictivos (supervisados y no supervisados) Icadémie
Análisis de algoritmos (Kmeans, Kohonen, CART, etc.)

Desarrollos
ASP.NET, C, C++, C#, VB.net…Visual Studio .net Master2 Información
Servicio web REST CRUD Web API… Análisis y desarrollos
Clases, Eventos, Hilos, Manejo de errores, Interfaces,…

JAVA JSE JEE SPRING UC D41.2.1 M2I Entrenamiento IB
JDBC, UML2, JERSEY JSP SERVLET JPA SPRING REST WEB API

RUBY / RUBY sobre RIELES UC D51.4
Lenguaje, Conceptos, análisis y desarrollo de arquitecturas MVC.

NODE JS EXPRESS, SOCKET.IO, BROWSIFY Master2 Información Icadémie
Servicio web REST CRUD Web API… Análisis/desarrollos

Python, FLASK, DJANGO, objeto, DB. Hilo M2I - Formación IB
Servicio web REST CRUD Web API…desarrollos

PHP, CSS, JAVASCRIPT, ASP, MYSQL, ZEND, JOOMLA... UC D31
Conceptos, análisis y desarrollo de arquitecturas web de terceros.
Gestión de proyectos de sitios web: showcase, catálogo, dinámicas, e-commerce.
WordPress, Joomla, LARAVEL, ZF2, Symfony, Drupal, Doctrine…

Inteligencia artificial: Sup certificado por IA info
Python, Prolog, Lisp, Sistemas Expertos... Master1 y Master2
Concepto de agentes, Búsqueda de soluciones, Árboles, Redes neuronales...
Formación
MÁSTER EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN e INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tesis sobre un Proyecto de Robot Móvil Autónomo (EMA Lab) (AI, C, Prolog, Sensor de Ultrasonido, Odometría, electrónica, etc.)
Redes Neuronales – Movilidad Autónoma
Ingeniería cognitiva - Sistemas expertos

Escuela de Minas (BAC+6)
DEA ROBÓTICA AVANZADA
Memoria en una mano artificial tridigital con sentido táctil del CNRS
Investigación en Ambientes Hostiles para Robots del CEA e IFREMER

ENSAM-INSTN (BAC+5)
Experiencia / Calificaciones
Máster en IA y BIG DATA (IT Expert - RNCP) diseñador del repositorio RNCP
Mongodb-Cassandra -Hadoop-HDFS -Map Reduce -HBASE -HIVE…
Aprendizaje automático – Python – CNN – RNN – TREE – Minería de datos…
JAVA JEE – MVC – DESCANSO -PRIMAVERA – JDBC -POO -ANDROID…
Python – Frasco -Django - ORM - ODM -Mongodb -Redis.
Ruby - RAILS – PHP OO -XML -SYMPHONY – ORACLE RO…
Maestría en Inteligencia Artificial en Informática RNCP de SUPINFO
Programación funcional en Lisp y Python…lógica de primer orden, Predicados, swi_Prolog, sistemas expertos, Redes neuronales…
UML2 (de MERISE a UML2) Maestría en Informática SUPINFO
Análisis y modelado de OBJECT y MERISE (Power AMC, ArgoUML, etc.)
Estudios, transición entre diagramas y MDA (Java, C++, etc.)
ORACLE y PLSQL Masters 1 y 2 IT FEDE
Análisis y modelado de OBJECT y MERISE (Power AMC, ArgoUML, etc.)
Estudios, transición entre diagramas y MDA (Java, C++, etc.)
Gestión de Proyectos y Métodos Ágiles Maestría en Informática RNCP
Métodos y planificación (MPM, PERT CPM, OBS, WBS, PBS...)
Gestión de recursos y costes (curvas S, flujo de trabajo), SCRUM
Visual studio.net &Mobile Masters 1 y 2 TI FEDE
Diseño y desarrollo de aplicaciones en ASP. NET (Api Web)
Estudios de POO y lenguajes C++, C#, VB…Windows Xamarin
JAVA JSE/ JEE Maestría 1 y 2 Informática FEDE
Diseño y desarrollo de aplicaciones con Eclipse/Android
Estudios de POO, JSP, JDBC, Sockets, Servlet, Multithreading...
Ruby On Rails Master 2 Informática FEDE
Diseño y desarrollo de aplicaciones con ROR
Estudios de aplicaciones POO, REST CRUD
Edad
Niños (7-12 años)
Adolescentes (13-17 años)
Adultos (18-64 años)
Tercera edad (65+ años)
Nivel del estudiante
Principiante
Intermedio
Avanzado
Duración
60 minutos
La clase se imparte en
francés
inglés
español
Habilidades
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -05:00)
Nueva York
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En línea vía webcam
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04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Clases similares
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Erik
Este curso está dirigido a estudiantes y científicos que quieren utilizar la inteligencia artificial como apoyo en la redacción de trabajos académicos sin perder el control del contenido ni comprometer la integridad académica.

El objetivo no es delegar la escritura en la IA, sino aprender a integrarla de forma consciente y estructurada en el proceso de trabajo científico. A lo largo del curso se recorre paso a paso el camino desde la idea inicial hasta el texto final, siempre con una mirada crítica.

Comenzamos con la configuración del chat y la formulación de prompts adecuados. Una buena interacción con la IA no depende de “trucos”, sino de preguntas claras y de un marco bien definido. Se muestra cómo orientar el diálogo para obtener resultados útiles y coherentes.

A continuación trabajamos la elaboración de la estructura del texto. La IA puede ayudar a desarrollar una esquema sólida y lógica, que sirva como base para la argumentación posterior. Se explica cómo evaluar y adaptar estas propuestas en función de los criterios académicos.

Un bloque central está dedicado a la investigación de fuentes. Analizamos cómo la IA puede apoyar la búsqueda y el ordenamiento de información, y por qué la verificación de citas y referencias es imprescindible. Se muestran métodos para detectar errores, imprecisiones y fuentes inexistentes.

También se aborda el uso correcto de notas a pie de página y comentarios. Se explica cómo integrar referencias, aclaraciones y anotaciones sin perder claridad ni rigor formal.

En la fase final del curso se trabaja la redacción y revisión del texto. Se muestra cómo utilizar la IA para mejorar el estilo, la coherencia y la precisión lingüística, así como para detectar problemas argumentativos. El curso concluye con el proceso de exportación y preparación del documento final para su entrega.

El curso está pensado para trabajos académicos como ensayos, trabajos de curso y tesis, y es válido para estudiantes de cualquier disciplina. No se requieren conocimientos técnicos previos, solo disposición a trabajar de forma reflexiva y responsable.
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La primera clase está respaldada
por nuestra
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Este curso está dirigido a estudiantes y científicos que quieren utilizar la inteligencia artificial como apoyo en la redacción de trabajos académicos sin perder el control del contenido ni comprometer la integridad académica.

El objetivo no es delegar la escritura en la IA, sino aprender a integrarla de forma consciente y estructurada en el proceso de trabajo científico. A lo largo del curso se recorre paso a paso el camino desde la idea inicial hasta el texto final, siempre con una mirada crítica.

Comenzamos con la configuración del chat y la formulación de prompts adecuados. Una buena interacción con la IA no depende de “trucos”, sino de preguntas claras y de un marco bien definido. Se muestra cómo orientar el diálogo para obtener resultados útiles y coherentes.

A continuación trabajamos la elaboración de la estructura del texto. La IA puede ayudar a desarrollar una esquema sólida y lógica, que sirva como base para la argumentación posterior. Se explica cómo evaluar y adaptar estas propuestas en función de los criterios académicos.

Un bloque central está dedicado a la investigación de fuentes. Analizamos cómo la IA puede apoyar la búsqueda y el ordenamiento de información, y por qué la verificación de citas y referencias es imprescindible. Se muestran métodos para detectar errores, imprecisiones y fuentes inexistentes.

También se aborda el uso correcto de notas a pie de página y comentarios. Se explica cómo integrar referencias, aclaraciones y anotaciones sin perder claridad ni rigor formal.

En la fase final del curso se trabaja la redacción y revisión del texto. Se muestra cómo utilizar la IA para mejorar el estilo, la coherencia y la precisión lingüística, así como para detectar problemas argumentativos. El curso concluye con el proceso de exportación y preparación del documento final para su entrega.

El curso está pensado para trabajos académicos como ensayos, trabajos de curso y tesis, y es válido para estudiantes de cualquier disciplina. No se requieren conocimientos técnicos previos, solo disposición a trabajar de forma reflexiva y responsable.
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