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Temario del curso
Introducción a ChatGPT para Ciencia de Datos y Análisis
- ¿Qué es ChatGPT y cómo funciona?
- Visión general del papel de ChatGPT en la ciencia de datos y el análisis
Exploración de datos con ChatGPT
- Aprovechamiento de ChatGPT para el análisis exploratorio de datos
- Realización de preguntas en lenguaje natural a ChatGPT para obtener perspectivas sobre los datos
- Asistencia en la limpieza y preprocesamiento de datos con ChatGPT
Generación de perspectivas con ChatGPT
- Uso de ChatGPT para descubrir patrones y tendencias en los datos
- Aprovechamiento de 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 los 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 sentimiento
- Extracción de información valiosa a partir de datos de texto no estructurado
- Incorporación de ChatGPT en tuberías (pipelines) y aplicaciones de PLN
Buenas prácticas para ChatGPT en Ciencia de Datos y Análisis
- Ajuste fino de ChatGPT para tareas específicas de ciencia de datos
- Abordaje de consideraciones de sesgo e imparcialidad en el análisis asistido por IA
- Monitoreo y evaluación del rendimiento y los resultados de ChatGPT
Uso ético de ChatGPT en Ciencia de Datos y Análisis
- Garantizar el uso responsable y transparente de la IA en la ciencia de datos
- Mitigación de riesgos y desafíos éticos asociados con ChatGPT
- Comprensión de las consideraciones éticas al desplegar modelos de IA alimentados por ChatGPT
Tendencias y desarrollos futuros
- Exploración de los avances en ChatGPT y la ciencia de datos
- Implicaciones de la IA en el futuro del análisis de datos
- Oportunidades de innovación y crecimiento con ChatGPT en la ciencia de datos y el análisis
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica con computadoras
- Familiaridad con conceptos y herramientas de ciencia de datos
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Analistas de negocios
- Ingenieros de datos
14 Horas
Testimonios (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