Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial 2025 - De Python a Inteligencia Artificial Generativa

Resumen

Domina la Ciencia de Datos y la IA:

Aprende Python, EDA, Estadísticas, SQL, Aprendizaje Automático, PLN, Aprendizaje Profundo y GenAI Lo que aprenderás:

Construir una base sólida en programación Python para implementar eficazmente conceptos y aplicaciones de IA. Aprender cómo funcionan el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo.

Descubrir cómo los modelos transformadores revolucionan las tareas de PLN y cómo aprovecharlos para diversas aplicaciones. Obtener experiencia práctica con la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y Langchain para desarrollar aplicaciones avanzadas de IA.

Aprender a utilizar bases de datos vectoriales para el almacenamiento y recuperación eficiente de embeddings en proyectos de IA. Comprender el proceso completo de Procesamiento de Lenguaje Natural, desde la preprocesamiento de datos hasta la implementación del modelo.

Explorar lo esencial de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs) y sus aplicaciones en tareas generativas. Desarrollar habilidades en la creación de prompts efectivos para optimizar el rendimiento del modelo y lograr resultados deseados.

¡Bienvenidos a Data Science & AI Masters 2025 - De Python a Gen AI! Este curso integral está diseñado para futuros científicos de datos y entusiastas de la IA que desean dominar las habilidades esenciales necesarias para prosperar en el campo de rápida evolución de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

Ya seas un principiante o busques mejorar tus conocimientos existentes, este bootcamp te guiará a través de cada paso de tu viaje de aprendizaje. Lo que aprenderás En este bootcamp, obtener una base sólida en conceptos y técnicas clave, incluyendo:

Programación en Python:

Comienza con lo básico de Python, el lenguaje de programación más popular en ciencia de datos, y aprende a escribir código eficiente.

Análisis Exploratorio de Datos (EDA):

Descubre cómo analizar y visualizar datos para descubrir ideas y patrones. Estadísticas:

Comprender los métodos estadísticos que sustentan el análisis de datos y el aprendizaje automático.

SQL:

Aprende a gestionar y consultar bases de datos de manera eficaz utilizando SQL. Aprendizaje Automático:

Sumérgete en el mundo del aprendizaje automático, cubriendo algoritmos, evaluación de modelos y aplicaciones prácticas.

Análisis y Pronóstico de Series Temporales:

Explorar técnicas para analizar datos dependientes del tiempo y hacer predicciones. Aprendizaje Profundo:

Obtener experiencia práctica con redes neuronales y marcos de aprendizaje profundo.

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN):

Aprende a procesar y analizar datos textuales utilizando técnicas de PLN. Transformadores e IA Generativa:

Comprender los últimos avances en IA, incluidos los modelos transformadores y las aplicaciones de IA generativa.

Proyectos del Mundo Real:

Aplica tus habilidades a través de proyectos atractivos que simulan desafíos de datos del mundo real. Estructura del Curso El bootcamp está estructurado en módulos que se construyen uno sobre el otro, asegurando una experiencia de aprendizaje fluida.

Cada módulo incluye conferencias en video, ejercicios prácticos y cuestionarios para reforzar tu comprensión. Al final del curso, tendrás una sólida cartera de proyectos que muestran tus habilidades y conocimientos.

Conclusión Únete a nosotros en The Complete DS/AI Bootcamp y da el primer paso hacia una carrera gratificante en ciencia de datos e inteligencia artificial. Con la demanda de profesionales de datos en aumento, este curso te proporcionará las habilidades necesarias para sobresalir en este emocionante campo.

¡Inscríbete ahora y comienza tu viaje para convertirte en un científico de datos competente y experto en IA!

Programa de estudio

• **Programación en Python**
Introducción a Python
Estructuras de Datos y Algoritmos
Escritura de Código Eficiente y Limpio
• **Análisis Exploratorio de Datos (EDA)**
Recolección y Limpieza de Datos
Técnicas de Visualización de Datos
Identificación de Patrones y Conclusiones
• **Estadísticas para Ciencia de Datos**
Estadísticas Descriptivas
Distribuciones de Probabilidad
Pruebas de Hipótesis y Estadísticas Inferenciales
• **SQL para Gestión de Datos**
Diseño y Gestión de Bases de Datos
Escritura de Consultas SQL
Manipulación y Agregación de Datos
• **Aprendizaje Automático**
Aprendizaje Supervisado vs No Supervisado
Evaluación y Optimización de Modelos
Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
• **Análisis y Pronóstico de Series Temporales**
Características de Datos de Series Temporales
Técnicas de Pronóstico
Análisis de Estacionalidad y Tendencias
• **Aprendizaje Profundo**
Introducción a Redes Neuronales
Técnicas de Entrenamiento y Optimización
Uso de Marcos de Aprendizaje Profundo Populares
• **Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)**
Preprocesamiento de Texto y Tokenización
Análisis de Sentimientos y Clasificación de Texto
Despliegue de Modelos de NLP
• **Transformadores e IA Generativa**
Visión General de la Arquitectura de Transformadores
Aplicaciones en NLP y Más Allá
Conceptos y Casos de Uso de IA Generativa
• **Aplicaciones Avanzadas de IA**
Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Langchain para Soluciones Complejas de IA
Uso de Bases de Datos Vectoriales para Gestión de Embeddings
• **Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)**
Exploración de LLMs en Varios Contextos
Ingeniería de Prompts Efectiva
Personalización de LLMs para Tareas Específicas
• **Proyectos de Integración**
Desafíos de Datos del Mundo Real
Desarrollo Práctico de Proyectos
Creación de un Portafolio de Soluciones de IA

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Enseñado por

Satyajit Pattnaik and Zep Tech Solutions

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Asignaturas

Ciencia de Datos