Programa del Curso

Introducción a ChatGPT for Data Science and Analytics

  • ¿Qué es ChatGPT y cómo funciona?
  • Descripción general del papel de ChatGPT en la ciencia y el análisis de datos

Exploración de datos con ChatGPT

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

Generación de información con ChatGPT

  • Uso de ChatGPT para descubrir patrones y tendencias en los datos
  • Aprovechamiento ChatGPT para la ingeniería y selección de características
  • Ayudar en la generación y prueba de hipótesis con ChatGPT

ChatGPT para el modelado predictivo

  • Incorporación de ChatGPT en flujos de trabajo de modelado predictivo
  • Generación de predicciones y pronósticos con ChatGPT
  • Ayudar en la selección y evaluación de modelos utilizando ChatGPT

ChatGPT para Natural Language Processing (NLP)

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

Prácticas recomendadas para ChatGPT en Data Science y Analytics

  • Ajuste fino ChatGPT para tareas específicas de ciencia de datos
  • Abordar las consideraciones de sesgo y equidad en la analítica asistida por IA
  • Seguimiento y evaluación ChatGPT del rendimiento y los resultados

Uso ético de ChatGPT en Data Science y Analytics

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

Tendencias y desarrollos futuros

  • Explorando 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 ciencia de datos y analítica

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia informática básica
  • Familiaridad con los conceptos y herramientas de la ciencia de datos

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Analistas de datos
  • Business Analistas
  • Ingenieros de datos
  14 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (3)

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