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Temario del curso
Introducción a ChatGPT para Ciencia de Datos y Analítica
- ¿Qué es ChatGPT y cómo funciona?
- Visión general del papel de ChatGPT en ciencia de datos y analítica
Exploración de datos con ChatGPT
- Aprovechar ChatGPT para el análisis exploratorio de datos
- Hacer preguntas en lenguaje natural a ChatGPT para obtener conocimientos sobre los datos
- Asistencia en la limpieza y preprocesamiento de datos con ChatGPT
Generación de conocimientos con ChatGPT
- Uso de ChatGPT para descubrir patrones y tendencias en los datos
- Aprovechar ChatGPT para la ingeniería y selección de características
- Asistencia en la generación y prueba de hipótesis con ChatGPT
ChatGPT para Modelado Predictivo
- Incorporación de ChatGPT en flujos de trabajo de modelado predictivo
- Generación de predicciones y pronósticos con ChatGPT
- Asistencia en la selección y evaluación de modelos utilizando ChatGPT
ChatGPT para Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
- Utilización de ChatGPT para análisis de texto y análisis de sentimientos
- Extracción de información significativa de datos de texto no estructurado
- Incorporación de ChatGPT en pipelines y aplicaciones de PLN
Buenas prácticas para ChatGPT en Ciencia de Datos y Analítica
- Ajuste fino de ChatGPT para tareas específicas de ciencia de datos
- Abordar consideraciones de sesgo y equidad en la analítica asistida por IA
- Monitoreo y evaluación del rendimiento y resultados de ChatGPT
Uso ético de ChatGPT en Ciencia de Datos y Analítica
- Garantizar un uso responsable y transparente de la IA en ciencia de datos
- Mitigación de riesgos y desafíos éticos asociados con ChatGPT
- Comprensión de las consideraciones éticas al desplegar modelos de IA potenciados por ChatGPT
Tendencias y desarrollos futuros
- Exploración de avances en ChatGPT y ciencia de datos
- Implicaciones de la IA en el futuro de la analítica de datos
- Oportunidades de innovación y crecimiento con ChatGPT en ciencia de datos y analítica
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica con computadoras
- Conocimiento de conceptos y herramientas de ciencia de datos
Público objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Analistas de negocios
- Ingenieros de datos
14 Horas
Reseñas (2)
La interactividad y la presentación gradual de los temas
Alessandro Pignatelli - Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia
Curso - ChatGPT for Data Science and Analytics
Traducción Automática
alcance del material
Marcin Mlodawski - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Curso - ChatGPT for Data Science and Analytics
Traducción Automática