Taller del Dato al Modelo IA

Capacitación Intensiva del Dato al Modelo IA

Este taller ofrece una introducción práctica e integral al uso de Dataiku como plataforma para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos y machine learning.
A lo largo del curso, los participantes conocerán los fundamentos teóricos y aplicados del aprendizaje supervisado y no supervisado, así como los principios de la inteligencia artificial aplicada.
El enfoque es eminentemente práctico, orientado a que los participantes desarrollen competencias para construir flujos de trabajo completos, preparar y analizar datos, entrenar modelos y comprender los procesos de validación y evaluación de resultados.

El objetivo es familiarizar a los participantes con el uso de Dataiku como plataforma integral para la ciencia de datos, incluyendo la preparación, modelado y análisis de datos, así como la aplicación de técnicas de Machine Learning supervisado y no supervisado, y fundamentos de Inteligencia Artificial aplicada, para desarrollar soluciones analíticas de manera autónoma.

Objetivos Específicos 

•    Comprender los fundamentos conceptuales de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
•    Conocer la estructura, navegación y principales componentes de la plataforma Dataiku.
•    Aplicar técnicas de limpieza, integración y transformación de datos.
•    Entrenar, evaluar e interpretar modelos de machine learning supervisado y no supervisado.
•    Analizar e interpretar resultados a través de herramientas de visualización y dashboards.

Audiencia 

Este taller está dirigido a 

Profesionales por ejemplo analistas de datos, ingenieros, estudiantes de ciencias computacionales, Analistas de Negocios, docentes y cualquier persona interesada en adquirir conocimientos prácticos en el uso de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicadas a la ciencia de datos.

Prerrequisitos 

No hay, preferible Alfabetización de Datos . 

Este taller incluye 

•    Plataforma Dataiku (versión educativa o trial).
•    Manual del participante y guías prácticas.
•    Datasets de ejemplo para las prácticas.
•    Recursos digitales complementarios (lecturas, tutoriales, videos)

•    Certificado de participación.