Logo de Mydra
Iniciar sesión
>Todos los cursos>Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Maven logo

Maven

Proyectos de IA-ML para Profesionales de Datos

  • hasta 5 semanas
  • Avanzado

Adquiere experiencia práctica y construye un portafolio de proyectos de IA/ML industriales. Este curso avanzado está diseñado para equipar a profesionales de carrera media y senior para generar impacto mientras construyen un portafolio de proyectos de ML aplicados.

  • Aprendizaje Automático
  • Flujo de Trabajo de Ciencia de Datos
  • Ingeniería de Características
  • Despliegue de Modelos
  • GitHub

Resumen

Este curso ofrece una combinación dinámica de experiencia técnica y desafíos empresariales del mundo real. A través de una serie de sesiones interactivas, discusiones y proyectos prácticos, aprenderás cómo delimitar proyectos de aprendizaje automático de manera efectiva, liderar discusiones con las partes interesadas, navegar por todo el flujo de trabajo de ciencia de datos desde la exploración de datos hasta el despliegue del modelo, y comunicar los conocimientos del proyecto y el impacto empresarial a las partes interesadas.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tiempo parcial
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Científicos de Datos

Científicos de datos que desean construir un portafolio convincente de proyectos industriales para mostrar sus habilidades a posibles empleadores.

Ingenieros de Software y Datos

Ingenieros de software y datos ansiosos por adquirir experiencia en aplicaciones de metodologías de aprendizaje automático para mejorar su repertorio técnico.

Analistas de Datos y BI

Analistas de datos y BI que buscan adquirir experiencia práctica en el aprovechamiento de conocimientos basados en datos para resolver desafíos industriales.

Este curso ofrece una combinación dinámica de experiencia técnica y desafíos empresariales del mundo real. Adquiere experiencia práctica en la aplicación de metodologías de aprendizaje automático a escenarios industriales del mundo real. Desarrolla un enfoque estructurado para navegar por las complejidades de delimitar proyectos de ML, comprender problemas empresariales, recopilar requisitos, implementar proyectos y desplegarlos en la nube.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Familiaridad con el lenguaje de programación R / Python

  • Conocimiento de la manipulación de datos usando Pandas

  • Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático es deseable

¿Qué aprenderás?

Semana 1: Aprendiendo lo Básico
En esta semana, obtendremos una comprensión integral de los fundamentos de la ciencia de datos y estableceremos las bases para el despliegue de proyectos en las semanas consecutivas. Los objetivos incluyen revisar los fundamentos del aprendizaje automático, aprender Git para el control de versiones y el desarrollo colaborativo, comprender el flujo de trabajo de ciencia de datos en GitHub y configurar el repositorio de GitHub donde alojaremos nuestros proyectos.
Semana 2: [Estudio de Caso 1] Predicción de ETA de Uber
En esta semana, profundizaremos en el desarrollo y despliegue de proyectos de ML. Los objetivos incluyen poner en práctica la delimitación de proyectos de ML, contenerizar aplicaciones de ML usando Docker, introducción al despliegue usando Streamlit, navegar por todo el flujo de trabajo desde la exploración de datos hasta el despliegue del modelo, y aprender las mejores prácticas de codificación.
Semana 3: [Estudio de Caso 2] Pronóstico de Demanda
En esta semana, construiremos un modelo de ML para predecir la demanda de energía. Los objetivos incluyen delimitar el proyecto de pronóstico de demanda, explorar varias metodologías de pronóstico como Holt Winter y Prophet, construir el código de pronóstico de demanda y desplegarlo usando Streamlit.
Semana 4: [Estudio de Caso 3] Transcripción de Voz a Texto Basada en Transformadores
En esta semana, avanzaremos un paso más en la delimitación y construcción de proyectos de IA. Los objetivos incluyen explorar varios modelos de código abierto basados en transformadores, construir un proyecto de IA usando una API de código abierto y modelos preentrenados, contenerizar y desplegar el proyecto a través de Streamlit, y estructurar el código para producción mediante la modularización, el registro y la mantenibilidad.
Semana 5: Construye tu Portafolio
En esta semana, reuniremos todos nuestros aprendizajes para construir un portafolio. Los objetivos incluyen finalizar todos los proyectos de las semanas anteriores, construir tu sitio web y portafolio de GitHub, y mostrar tu trabajo a través de publicaciones en LinkedIn, blogs y boletines.

Lo que dicen los estudiantes sobre este curso

  • “He aprendido más de Manisha a través de sus cursos de lo que he aprendido en mi carrera universitaria de 4 años. Ojalá la hubiera encontrado antes.”

    Abhigna Pebbati

  • “Asistí al curso de Ciencia de Datos de Producto de PrepVector y fue inmensamente útil para desarrollar un proceso de pensamiento para abordar problemas abiertos. Manisha fue muy solidaria y me aconsejó durante todo mi proceso de mejora. Recomiendo mucho su curso.”

    Ketki Sharma

  • “Aprendí de Manisha cómo pensar en los problemas de manera estructurada. Esto me ayudó no solo en mis entrevistas como candidato, sino también como entrevistador. El proceso de pensamiento desarrollado en su curso ahora me ayuda a evaluar mejor a los candidatos.”

    Vedhanarayan Ravi

Conozca a su instructor

  • Manisha Arora

    Líder en Ciencia de Datos, Google

    Soy un profesional experimentado en Ciencia de Datos con más de 10 años de experiencia liderando equipos de ciencia de datos e impulsando el crecimiento empresarial a través de la toma de decisiones basadas en datos. Me apasiona democratizar la ciencia de datos y permitir que otros mejoren en sus carreras. Descubrí PrepVector para permitir que los profesionales aspirantes sobresalgan en sus carreras de ciencia de datos. He enseñado a más de 350 profesionales de datos a través de mis cursos en Maven y PrepVector.

Próximos cohortes

  • Fechas

    comienza ahora

$1,250