Introducción
Con el mundo de la ciencia de datos en constante evolución, es importante mantenerse actualizado con las últimas tendencias y técnicas tanto para los aspirantes como para los profesionales establecidos. Es por eso que en Analytics Vidhya organizamos una serie de seminarios web informativos e interactivos diseñados para ayudarlo a mejorar sus habilidades y ampliar su conocimiento de la tecnología de datos conocida como DataHour.
Ya sea que recién esté comenzando en la industria o esté buscando hacer la transición a un nuevo rol, estas sesiones proporcionarán información valiosa y experiencia práctica en varias áreas clave. Desde comenzar con Python hasta explorar el poder de Apache Airflow, estos seminarios web son una excelente oportunidad para aprender de expertos experimentados y conectarse con otros entusiastas de la ciencia de datos. Entonces, ¿por qué esperar? ¡Regístrese ahora y dé el primer paso para acelerar su carrera en tecnología de datos!
¿Quién puede asistir a estas sesiones de DataHour?
- Individuos aspirantes que buscan iniciar una carrera en la industria de tecnología de datos, incluidos estudiantes y estudiantes de primer año.
- Profesionales actuales que buscan hacer la transición al dominio de la tecnología de datos.
- Profesionales de la ciencia de datos que buscan mejorar su crecimiento y desarrollo profesional.
Índice del contenido
DataHour: Primeros pasos con Python
Python es un lenguaje de programación que se ha vuelto muy popular en Data Science. También se utiliza para la automatización de tareas y el desarrollo de back-end.
En esta DataHour, Rose lo ayudará a aprender los conceptos básicos de Python necesarios para comenzar su viaje de programación y escribir sus propias funciones de Python. A través de la codificación práctica, aprenderá los elementos esenciales de Python, las estructuras de datos y algunos ejercicios de codificación.
📅Fecha: 25 de marzo de 2023
⌚Hora: 01:00 PM IST
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Este seminario web sería un precursor para aprender Numpy y Pandas en las próximas sesiones. De lo contrario, si buscas ser un programador o eres una persona no técnica que usa Excel, esto también podría ser útil para ti.
DataHour: Implementando el Descenso de Gradiente en Python
Gradient Descent es un algoritmo de optimización fundamental comúnmente utilizado para entrenar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden para encontrar un mínimo local de una función diferenciable.
📅Fecha: 25 de marzo de 2023
⌚Hora: 03:00 PM IST
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En esta DataHour, AtmaKumar Rai cubrirá cómo funciona el algoritmo Gradient Descent y demostrará cómo crear un archivo python e implementar Gradient Descent en datos del mundo real.
DataHour: análisis comparativo en Qlik Sense
En la mayoría de los casos de uso en tiempo real, los usuarios pueden aplicar un conjunto de filtros/condiciones para un conjunto de datos, pero no pueden realizar comparaciones directas. Sin embargo, en QlikSense, podemos hacer esto con solo unos pocos pasos, y es muy poderoso una vez que la aplicación se construye correctamente. Si es un principiante en QlikSense o aún no ha explorado la función de estado alternativo, únase a esta sesión para explorar estados alternativos en QlikSense.
📅Fecha: 26 de marzo de 2023
⌚Hora: 01:00 PM IST
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En esta DataHour, Hari explicará la función de estado alternativo en QlikSense junto con las habilidades analíticas básicas para realizar análisis comparativos.
DataHour: Apache Airflow: un administrador de flujo de trabajo de código abierto
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para administrar y orquestar flujos de trabajo. Estos flujos de trabajo pueden incluir una variedad de tareas, como las basadas en eventos y por lotes. ETL (extraer, transformar, cargar) tuberías. Con Airflow, los usuarios pueden definir, programar y monitorear flujos de trabajo a través de una interfaz web o una interfaz de línea de comandos.
Una de las características clave de Flujo de aire Apache es su capacidad para manejar dependencias y flujos de trabajo complejos. Los usuarios pueden definir tareas y dependencias mediante el código de Python, y Airflow programará y ejecutará estas tareas en el orden correcto. Además, Airflow proporciona un amplio conjunto de operadores para tareas comunes, como la transferencia de datos entre sistemas, la ejecución de consultas SQL y la ejecución de funciones de Python.
📅Fecha: 27 de marzo de 2023
⌚Hora: 08:30 PM IST
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Airflow también proporciona una serie de otras funciones para facilitar la gestión del flujo de trabajo, como la compatibilidad con el monitoreo y las alertas, la extensibilidad a través de complementos y las integraciones con otras herramientas y plataformas.
DataHour: generación de datos etiquetados a través de una supervisión débil
En muchos entornos industriales, es posible que terminemos sin tener datos etiquetados. El aprendizaje automático supervisado requiere datos etiquetados, pero no es fácil obtener datos etiquetados, y crear datos etiquetados requiere tiempo y recursos. La supervisión débil es un enfoque del aprendizaje automático en el que se utilizan fuentes de supervisión de alto nivel y, a menudo, más ruidosas para crear conjuntos de entrenamiento mucho más grandes y mucho más rápido de lo que podría producir la supervisión manual (es decir, etiquetar ejemplos manualmente, uno por uno).
📅Fecha: 28 de marzo de 2023
⌚Hora: 07:00 PM IST
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En esta DataHour, Bharath demostrará paso a paso cómo generar datos etiquetados y clasificar letras de canciones objetables a través de técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
DataHour: Introducción al aprendizaje automático multimodal
Se entrenaría un modelo de aprendizaje automático multimodal tanto en la imagen del perro como en una descripción textual del perro, como "un golden retriever esponjoso corriendo en un parque". Luego, el modelo aprendería a asociar las características visuales del perro, como su forma y color, con palabras y frases específicas en la descripción textual.
En esta hora de datos, Prabakaran le enseñará los fundamentos del aprendizaje automático multimodal con un ejemplo práctico.
📅Fecha: 28 de marzo de 2023
⌚Hora: 8:30 PM IST
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Un ejemplo de aprendizaje automático multimodal es Vision+Language, donde el modelo se entrena simultáneamente en datos visuales y textuales. Esto puede ser útil para tareas como el subtitulado de imágenes, donde el modelo necesita comprender el contenido de una imagen y generar un subtítulo descriptivo.
Conclusión
No se pierda esta oportunidad de llevar su viaje tecnológico al siguiente nivel. Regístrese para las sesiones de DataHour hoy y descubra un mundo de posibilidades. ¿Tiene preguntas? Comuníquese con el orador durante la sesión o envíenos un correo electrónico a GME@dhr-rgv.com ¿Te perdiste una sesión? No hay problema, ponte al día con las grabaciones en nuestro Canal de Youtube y a través de nuestro blog. ¿Que estas esperando? ¡Reserva tu lugar ahora!
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- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/dont-miss-out-last-few-and-exciting-datahour-of-march/
