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Temario del curso

Introducción al análisis predictivo

  • Visión general del análisis predictivo
  • Papel de los LLM en la modelación predictiva
  • Estudios de caso: Proyectos exitosos de análisis predictivo

Fundamentos de los modelos de lenguaje grandes

  • Comprensión de la arquitectura de los LLM
  • Entrenamiento y ajuste fino de LLM
  • Comparación entre LLM y modelos estadísticos tradicionales

Preparación y procesamiento de datos

  • Recolección y limpieza de datos
  • Creación de características para modelación predictiva
  • Uso de LLM para el enriquecimiento de datos

Construcción de modelos predictivos con LLM

  • Selección del LLM adecuado para sus datos
  • Entrenamiento de LLM para tareas predictivas
  • Evaluación del rendimiento del modelo

Técnicas avanzadas en análisis predictivo

  • Pronóstico de series de tiempo con LLM
  • Análisis de sentimiento para predicción de mercado
  • Detección de anomalías en grandes conjuntos de datos

Integración de LLM en procesos empresariales

  • Despliegue de LLM para predicciones en tiempo real
  • Monitoreo y mantenimiento de modelos predictivos
  • Consideraciones éticas en el análisis predictivo

Laboratorio práctico: Proyecto de análisis predictivo

  • Definición de objetivos del proyecto
  • Implementación de un modelo predictivo con LLM
  • Análisis de resultados y refinamiento del modelo

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con herramientas de análisis y visualización de datos

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Analistas de negocios
  • Profesionales de TI que buscan comprender las aplicaciones de los LLM en el análisis de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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