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MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING El avance de la inteligencia artificial ha transformado la manera en que las empresas y organizaciones toman decisiones, automatizan procesos y crean productos innovadores. Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) son dos ramas fundamentales dentro de este campo, permitiendo a los sistemas aprender a partir de datos y mejorar su desempeño sin necesidad de programación explícita. | |
TALLER GITLAB GitLab es una plataforma completa de DevOps y de Gestión de Código que proporciona un repositorio de control de versiones basado en Git, junto con una amplia gama de herramientas para la gestión del ciclo de vida del desarrollo de software. Es una solución integral que permite a los equipos de desarrollo colaborar, planificar, construir, verificar, empaquetar, liberar, configurar, monitorear y asegurar sus aplicaciones. | |
IT RISK MANAGER IT Risk Manager se define y se basa en una serie de guías para la gestión eficaz de los riesgos de TI. Dichas guías se basan en los principios comúnmente aceptados en Enterprise Risk Management (ERM), que se han aplicado en el ámbito de las TI. El modelo del proceso de los riesgos de TI está diseñado y estructurado para que las organizaciones puedan poner los principios en práctica y comparar sus resultados. | |
TALLER REACT El objetivo es proporcionar a los desarrolladores las habilidades y conocimientos necesarios para dominar React, permitiéndoles construir interfaces de usuario dinámicas, interactivas y de alto rendimiento de manera modular y escalable. | |
FUNDAMENTOS DE KUBERNETES Kubernetes permite automatizar tareas como el despliegue, escalado, monitoreo y recuperación de aplicaciones, lo que lo convierte en una herramienta esencial para arquitecturas nativas de la nube y flujos de trabajo DevOps. |
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