Bootcamp de ciencia de datos e inteligencia artificial

¿Qué es la ciencia de datos y la IA?

La ciencia de datos y la inteligencia artificial están a la vanguardia de la innovación y se centran en el desarrollo de sistemas inteligentes para resolver desafíos complejos y transformar datos en conocimientos valiosos.

¿Qué ganarás?

La ciencia de datos combina análisis estadístico, programación y conocimiento del dominio para comprender y predecir tendencias. Al establecer una base en ciencia de datos, puede convertir los datos en conocimientos prácticos que ayuden a las empresas a tomar decisiones informadas.

La inteligencia artificial, por otro lado, permite a las computadoras aprender y tomar decisiones imitando la inteligencia humana. Esto está dando lugar a cada vez más avances en robótica, vehículos autónomos y recomendaciones personalizadas. A medida que las empresas aprovechan los datos y la inteligencia artificial para optimizar las operaciones, los expertos en estos campos se vuelven esenciales.

¿Le gustaría comenzar una carrera en este campo tan solicitado?

El Code Labs Academy Data Science Bootcamp te convierte en parte del futuro de la tecnología y te abre emocionantes trayectorias profesionales en este próspero campo.

• Identificación del problema: Elija un problema del mundo real relevante para su industria o campo de interés. Defina claramente el alcance y los objetivos del proyecto, destacando cómo las técnicas avanzadas de aprendizaje profundo podrían mejorar la solución.
• Recopilación y preprocesamiento de datos: recopile datos de diversas fuentes, límpielos y preproceselos para Manejar valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias. Asegúrese de que los datos sean adecuados para los modelos de aprendizaje profundo, incluida la normalización y el aumento si es necesario.
• Análisis de datos exploratorios (EDA): Realice visualización de datos y análisis estadístico para identificar tendencias, correlaciones, y percepciones. Refine la dirección de su proyecto basándose en los hallazgos de EDA, mientras considera la idoneidad de arquitecturas de aprendizaje profundo como CNN, RNN o transformadores.
• Construcción y evaluación de modelos: Desarrolle y entrene modelos de aprendizaje automático., incorporando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo como Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para datos de imágenes, Redes Neuronales Recurrentes (RNN) o LSTM para series temporales o datos de secuencia, o modelos de transformadores para tareas de PNL. Evalúe el rendimiento del modelo utilizando métricas como exactitud, precisión, recuperación o AUC, y aplique ajuste de hiperparámetros para optimizar los modelos de aprendizaje profundo.
• Implementación y presentación: Implemente el modelo final utilizando marcos web, API o servicios basados ​​en la nube, lo que garantiza la escalabilidad de los modelos de aprendizaje profundo. Presente sus hallazgos, el rendimiento del modelo y el impacto empresarial o en el mundo real a las partes interesadas en un entorno profesional.