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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
  • Formular preguntas en lenguaje natural a ChatGPT para obtener perspectivas sobre los datos
  • Apoyo 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
  • Apoyo 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
  • Apoyo en la selección y evaluación de modelos mediante ChatGPT

ChatGPT para procesamiento de lenguaje natural (PLN)

  • Uso de ChatGPT para análisis de texto y análisis de sentimiento
  • Extracción de información significativa de datos de texto no estructurados
  • Incorporación de ChatGPT en pipelines y aplicaciones de PLN

Mejores prácticas para ChatGPT en ciencia de datos y análisis

  • Ajuste fino de ChatGPT para tareas específicas de ciencia de datos
  • Abordar consideraciones de sesgo y equidad en el análisis asistido por IA
  • Supervisión y evaluación del desempeño y los resultados de ChatGPT

Uso ético de ChatGPT en ciencia de datos y análisis

  • Garantizar un uso responsable y transparente de la IA en la ciencia de datos
  • Mitigar los riesgos y desafíos éticos asociados con ChatGPT
  • Comprender las consideraciones éticas al desplegar modelos de IA impulsados por ChatGPT

Tendencias y desarrollos futuros

  • Explorar avances en ChatGPT y ciencia de datos
  • Implicaciones de la IA en el futuro del análisis de datos
  • Oportunidades de innovación y crecimiento con ChatGPT en ciencia de datos y análisis

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

Testimonios (2)

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