{"id":83200,"date":"2016-04-08T11:25:07","date_gmt":"2016-04-08T11:25:07","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/papis-io\/"},"modified":"2016-04-08T11:25:07","modified_gmt":"2016-04-08T11:25:07","slug":"papis-io","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/papis-io\/","title":{"rendered":"PAPIs.io : el evento de Machine Learning que no te puedes perder"},"content":{"rendered":"

PAPIs.io es la Conferencia Internacional sobre APIs y Apps predictivas liderada por Louis Dorard y los d\u00edas 11 y 12 en Mayo de 2016 vuelve a Espa\u00f1a, de la mano de DKS que como Escuela Big Data Science<\/a>, patrocinamos uno de los workshop m\u00e1s importantes\u00a0de Machine Learning a nivel mundial.<\/h4>\n

Es el principal foro para la presentaci\u00f3n de nuevas APIs de Machine Learning, t\u00e9cnicas, arquitecturas y herramientas para construir aplicaciones predictivas<\/strong>. Este evento re\u00fane a los profesionales de la industria para presentar las novedades, identificar nuevas necesidades y tendencias, y discutir los desaf\u00edos de construir aplicaciones predictivas del mundo real. La audiencia PAPIs incluye desarrolladores, cient\u00edficos e investigadores de datos al igual que perfiles no t\u00e9cnicos.<\/strong><\/p>\n

El Workshop<\/strong><\/p>\n

La mayor\u00eda de los cursos sobre machine learning se crean desde la perspectiva del cient\u00edfico de datos y se centran en las t\u00e9cnicas y algoritmos que les permiten aprender de los datos. Este workshop, sin embargo, est\u00e1 creado desde la perspectiva del desarrollador de la aplicaci\u00f3n y en su lugar nos ofrece una visi\u00f3n de principio a fin de la integraci\u00f3n machine learning en ella. Estudiaremos desde la preparaci\u00f3n de los datos hasta la integraci\u00f3n de modelos predictivos en tu dominio, y su despliegue en producci\u00f3n.<\/p>\n

El workshop es agn\u00f3stico, y contaremos con las mejores librer\u00edas open source de Python (Pandas, scikit-learn, SJLL), API\u2019s y plataformas ML-as-a-service. (Microsoft Azure ML, Amazon ML, BigML) para desarrolladores que comiencen en Machine Learning. Se centra solo en 2 t\u00e9cnicas, que resultan ser las m\u00e1s utilizadas en la pr\u00e1ctica: arboles de decisi\u00f3n y conjuntos.<\/p>\n

El\u00a0workshop tiene una duraci\u00f3n de 2 d\u00edas y se compone de 8 m\u00f3dulos de 3 bloques de 30 minutos de duraci\u00f3n cada uno.<\/strong> Cada bloque tiene una parte te\u00f3rica y una parte pr\u00e1ctica, con un caso pr\u00e1ctico al final de cada m\u00f3dulo.<\/p>\n

Perfil del alumno<\/strong><\/p>\n