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Temario del curso
Introducción al Análisis Predictivo
- Visión general del análisis predictivo
- Papel de los LLM en la modelación predictiva
- Casos de estudio: Proyectos exitosos de análisis predictivo
Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- Comprensión de la arquitectura de los LLM
- Entrenamiento y ajuste fino (fine-tuning) de LLM
- LLM frente a modelos estadísticos tradicionales
Preparación y Procesamiento de Datos
- Recolección y limpieza de datos
- Ingeniería de características para la modelación predictiva
- Uso de LLM para el enriquecimiento de datos
Construcción de Modelos Predictivos con LLM
- Selección del LLM adecuado para sus datos
- Entrenamiento de LLM para tareas predictivas
- Evaluación del rendimiento del modelo
Técnicas Avanzadas en Análisis Predictivo
- Pronóstico de series temporales con LLM
- Análisis de sentimiento para predicción del mercado
- Detección de anomalías en conjuntos de datos grandes
Integración de LLM en Procesos de Negocio
- Despliegue de LLM para predicciones en tiempo real
- Vigilancia y mantenimiento de modelos predictivos
- Consideraciones éticas en el análisis predictivo
Laboratorio Práctico: Proyecto de Análisis Predictivo
- Definición de los objetivos del proyecto
- Implementación de un modelo predictivo con LLM
- Análisis de resultados e iteración sobre el modelo
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de herramientas de análisis y visualización de datos
Audiencia Objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de negocios
- Profesionales de TI que buscan comprender las aplicaciones de LLM en analítica
14 Horas
