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Manejo de bases de datos
Creación y Optimización de Tablas SQL con GitHub Copilot
Creación de Consultas SQL con Inteligencia Artificial
Optimización y corrección de código con inteligencia artificial
Documentación de Código con Herramientas de Inteligencia Artificial
Procesamiento de datos
Creación de Scrappers con Python y ChatGPT para Recolección de Datos
Limpieza de Datos con Modelos de IA y Herramientas de Código
Pruebas Unitarias con Inteligencia Artificial para Desarrolladores
Visualización y análisis
Análisis de Datos con IA: Preguntas y Visualizaciones en Pandas
Visualización de Datos con Inteligencia Artificial y Python
Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT
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Análisis automático de gráficas e imágenes
Generación de datos
Generación de Datos con GPT-4 para Modelos de IA
Aprendizaje y formación
Uso de Chatbots para Aprender Estadística y Ciencia de Datos
En el ámbito del desarrollo de software, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en la que los profesionales abordan sus tareas diarias. Con herramientas potentes como GitHub Copilot, los desarrolladores pueden generar scripts complejos en cuestión de segundos. Estas herramientas no solo optimizan el tiempo, sino que también promueven la innovación y eficiencia al crear soluciones más rápidas y precisas.
GitHub Copilot es una herramienta impulsada por inteligencia artificial que sirve como asistente de codificación para los desarrolladores. Puede interpretar tus instrucciones en lenguaje natural y crear scripts de codificación en tiempo récord. Por ejemplo, al solicitar un script para una red convolucional en Keras para clasificar imágenes de 64x64, Copilot genera automáticamente el código necesario. Esto incluye componentes clave como capas de convoluciones, capas de max pooling, capa de flatten, optimizadores, y la estructura del modelo en Python.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el margen de error, permitiendo a los desarrolladores centrarse en tareas más creativas y menos repetitivas.
La inteligencia artificial sigue evolucionando a un ritmo acelerado, con mejoras continuas en modelos, arquitecturas y procesos. Es crucial replantear la percepción de que la implementación de estas tecnologías es compleja. Aunque todavía enfrentamos desafíos con la madurez de ciertas herramientas, el impacto positivo potencial es enorme. Los desarrolladores y profesionales de datos deben estar abiertos a la adaptabilidad y ver la IA no como un reemplazo, sino como un aliado para potenciar sus habilidades.
El futuro cercano promete avances continuos que mejorarán tanto el desarrollo de software como la ciencia de datos. La capacidad para adaptarse y adoptar estas herramientas innovadoras determinará el éxito en un entorno tecnológico que se transforma constantemente.
El curso cubrirá una variedad de temas centrales que abarcan desde el manejo de bases de datos hasta la generación de datasets para procesos de ciencia de datos y analítica. También aprenderás a documentar y depurar código, y a utilizar la inteligencia artificial como base de conocimientos para resolver problemas o entender librerías complejas.
Este viaje educativo es una oportunidad para conectarte con herramientas avanzadas que impulsarán tu crecimiento profesional en la era de la inteligencia artificial. Con instructores experimentados y un enfoque en la aplicabilidad práctica, este curso promete transformar tu enfoque en el desarrollo de software y la ciencia de datos.
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Preguntas 0
“La inteligencia artificial es más que una herramienta, es un catalizador que transforma la manera en que los desarrolladores y los equipos de datos operan.”
IA
Los equipos de datos y desarrolladores no son la excepción
Guía para
No entendí ni papa del código pero entendí la intención jajaja
La inteligencia llego para cambiar muchos de los procesos corporativos…
Alguien que sintetiza muy bien las ideas dijo que los modelos de IA actuales basados en LLM son “como calculadoras para leer y escribir”, considero que tiene toda la razón y que se aplica también para el código.
Ganamos velocidad para construir pero el conocimiento base debemos tenerlo. Adicional que nos obliga a un ritmo más acelerado - aún más - de aprendizaje.
IA es programar con esteroides y en este caso o los usas o pierdes demasiada competitividad
Hermoso curso!!! Le voy a sacar todo el jugo.
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