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Temario del curso
Introducción al análisis predictivo
- Resumen del análisis predictivo
- Papel de los LLM en la modelización predictiva
- Casos de estudio: proyectos exitosos de análisis predictivo
Fundamentos de los modelos de lenguaje grande
- Comprensión de la arquitectura de los LLM
- Entrenamiento y ajuste fino (fine-tuning) de LLM
- LLM frente a modelos estadísticos tradicionales
Preparación y procesamiento de datos
- Recolección y limpieza de datos
- Ingeniería de características para la modelización predictiva
- Uso de LLM para enriquecer los 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 temporales con LLM
- Análisis de sentimiento para la predicción del mercado
- Detección de anomalías en conjuntos de datos grandes
Integración de LLM en los 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 los objetivos del proyecto
- Implementación de un modelo predictivo con LLM
- Análisis de resultados e iteración sobre el modelo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con la 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 LLM en el análisis de datos
14 Horas
