Big Data e Inteligencia Artificial

Hoy vamos a hablar de las habilidades que todo analista de datos debería tener.

Pero no de esas que se meten en el maletín de herramientas de un analista de datos cómo saber muchísimo de SQL, hacer unas visualizaciones muy ninja o limpiar los datos mejor que Don Limpio.

Vamos a hablar de unas habilidades intangibles.

Unas que igual no podéis poner en vuestro CV pero que si están ahí os llevarán directamente al siguiente nivel del análisis de datos.

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Enlaces mencionados en el episodio:

⭕️ Episodio 39. Todos somos analistas de datos

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En el episodio de hoy hablamos de varias aplicaciones que se está dando a la Inteligencia Artificial en el sector de la construcción 🏗.

- Aplicaciones en la gestión y planificación de proyectos

- Modelos de ML para la predicción de presupuestos

- Visión por ordenador para mejorar la seguridad en las obras

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En el episodio de hoy hablamos de Kaggle, la plataforma de competiciones de Machine Learning por excelencia.

- Cómo funcionan las competiciones de Kaggle

- Cómo puede ayudar Kaggle en el aprendizaje de Ciencia de Datos

Pero también hablamos de las críticas que ha sufrido el Machine Learning de competición a lo largo de su historia.

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En el episodio de hoy hablamos de los cuadernos de Jupyter 🪐

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¿Cómo funcionan los Jupyter Notebooks? ¿Para qué sirven y para qué no sirven?

Y opciones para poder utilizarlos :)

También hablamos de Anaconda, de Miniconda, Google Colab y de los notebooks de Kaggle.

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En el episodio de hoy vamos a hablar de GPUs.

¿Qué es una GPU y por qué son importantes para el Machine Learning? ¿En qué se diferencia una GPU de una CPU?

Y todas estas cositas :)

Enlaces mencionados en el episodio:

⭕️ ⁠Episodio 64: Grandes Éxitos de la IA (Industria y política)

⭕️ ⁠Episodio 23: ImageNet y el reconocimiento de imágenes

⭕️ ⁠⁠Episodio 8: El cuento del Deep Learning (este no lo he mencionado pero también me parece interesante, así que lo cuelo por aquí 😬)

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En el episodio de hoy vamos a hablar de propósitos de año nuevo para ninjas de los datos.

Os propongo algunas opciones para progresar este año como analistas de datos, especialistas de machine learning o ingenieros de datos… lo que sea que os interese más.

Y luego os cuento los que me he propuesto yo, a ver qué os parecen.

Enlaces mencionados en el episodio:

⭕️ Especialización de Machine learning de Andrew NG

⭕️ Certificación de Ingeniero de Datos de GCP

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En el episodio de hoy vamos a ver cómo ha movido el mundo la Inteligencia Artificial en estos últimos meses.

Desde la aparición de ChatGPT y la IA volviéndose mainstream hay muchísimo movimiento que va más allá de lo técnico.

Las AI wars 🥷

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En el episodio de hoy vamos a hablar de todas las cosas que han pasado en el mundo de la inteligencia artificial estos últimos meses.

Y sí, este año todo ha girado alrededor de los Grandes modelos del lenguaje

🚀 LLMs del 2023 como GPT-4, Claude, LLaMa, Falcon...

🚀 La importancia del contexto y del tamaño

🚀 La necesidad de modelos más eficientes

🚀 Aplicaciones de los LLMs en robótica, conducción autónoma y medicina

...y mucho más!

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Hoy vamos a hablar de drogas, peeero  no de las que estáis pensando sino de las drogas que sirven para curar enfermedades.

Vamos a hablar de cómo se utiliza el Big Data y la Inteligencia Artificial en la industria farmacéutica.

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Los primeros cursos de los planes de estudios de ciencia de datos están plagados de matemáticas, cálculo y estadística.

¿Necesario para fundar una buena base sobre la que construir lo demás?

¿Demasiado abrumador desde el punto de vista del aprendizaje?

¿Sería más adecuado hacer una introducción matemática de los fundamentos más ligera e ir complementando según vamos avanzando en el mundo de los datos?

De todas estas cosas y más hablamos en el episodio de hoy 🧮

¡Me encantará saber vuestra opinión! Podéis contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠X⁠⁠⁠.

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