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Temario del curso

Introducción a ChatGPT para la Ciencia de Datos y Analítica

  • ¿Qué es ChatGPT y cómo funciona?
  • Panorama general del papel de ChatGPT en la ciencia de datos y analítica

Exploración de datos con ChatGPT

  • Aprovechamiento de ChatGPT para el análisis exploratorio de datos
  • Hacer preguntas en lenguaje natural a ChatGPT para obtener conocimientos profundos sobre los datos
  • Asistencia en la limpieza y preprocesamiento de datos con ChatGPT

Generación de conocimientos profundos 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 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 de lenguaje natural (PLN)

  • Utilización de ChatGPT para análisis de texto y análisis de sentimientos
  • Extracción de información significativa a partir de datos de texto no estructurados
  • Incorporación de ChatGPT en canalizaciones y aplicaciones de PLN

Mejores prácticas para ChatGPT en la 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 desempeño y los resultados de ChatGPT

Uso ético de ChatGPT en la ciencia de datos y analítica

  • Garantizar un 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 potenciados por ChatGPT

Tendencias futuras y desarrollos

  • Exploración de los avances en ChatGPT y la ciencia de datos
  • Implicaciones de la IA en el futuro de la analítica de datos
  • Oportunidades de innovación y crecimiento con ChatGPT en la ciencia de datos y analítica

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia básica con computadoras
  • Familiaridad con conceptos y herramientas de ciencia de datos

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Analistas de datos
  • Analistas de negocios
  • Ingenieros de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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