Trabajo con datos: recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos para IA

Resumen

Get equipped with the end-to-end data management skills needed for successful AI initiatives. This comprehensive learning path covers topics from strategic data planning through advanced processing.

Learn how to implement practical techniques for collecting, modeling, and preparing high-quality data for AI applications. Master the complete data management lifecycle required to support sophisticated AI systems in production environments.Build comprehensive AI data strategies.Design, develop, and maintain high-quality data pipelines.Implement secure scalable data architectures for AI systems.

Programa

• Introducción a la Gestión de Datos para IA
Visión general del ciclo de vida de la gestión de datos
Importancia de los datos en los sistemas de IA
Objetivos y resultados del curso
• Planificación Estratégica de Datos
Comprensión de los requisitos de datos para IA
Diseño de una estrategia de datos
Gobernanza de datos y ética
Privacidad de datos y cumplimiento
• Técnicas de Recolección de Datos
Fuentes de datos para IA
Metodologías de adquisición de datos
Web scraping e integración de API
Recolección de datos de sensores e IoT
Manejo y monitoreo de procesos de recolección de datos
• Soluciones de Almacenamiento de Datos
Almacenamiento de datos estructurados vs. no estructurados
Bases de datos relacionales y bases de datos NoSQL
Opciones de almacenamiento en la nube
Almacenes de datos y lagos de datos
Consideraciones de diseño para escalabilidad y seguridad
• Procesamiento y Transformación de Datos
Limpieza y pre-procesamiento de datos
Integración de datos y procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
Ingeniería de características para modelos de IA
Normalización y aumento de datos
Manejo de conjuntos de datos desbalanceados
• Construcción y Mantenimiento de Tuberías de Datos
Principios de diseño de tuberías
Herramientas y marcos: Apache Kafka, Apache Airflow, etc.
Procesamiento en tiempo real vs. por lotes
Monitoreo y mantenimiento de tuberías de datos
• Calidad y Validación de Datos
Definición de métricas de calidad de datos
Técnicas de validación de datos
Aseguramiento de la consistencia y fiabilidad de los datos
Herramientas para monitoreo de calidad de datos
• Implementación de Arquitecturas de Datos Escalables
Diseño para escalabilidad en sistemas de IA
Sistemas de datos distribuidos y procesamiento
Uso de tecnologías de big data: Hadoop, Spark, etc.
Estudios de caso de arquitecturas de IA escalables
• Proyecto Final: Diseño de una Estrategia de Datos Integral para IA
Desarrollo de una propuesta de proyecto
Implementación del diseño de recolección de datos y tuberías
Creación de un plan de arquitectura escalable
Sesión de presentación y retroalimentación
• Conclusión y Tendencias Futuras en la Gestión de Datos para IA
Tecnologías emergentes en la gestión de datos para IA
Desafíos y oportunidades futuros
Resumen del curso y puntos clave

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Impartido por

Dan Sullivan, Joe Squire, Brandeis Marshall, PhD, EMBA, Janani Ravi and Kumaran Ponnambalam

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Materias

Computer Science