Gestión de proyectos de aprendizaje automático con Google Cloud
Modalidad:
En línea, en persona
En Matza Education, cada curso de formación está diseñado para ofrecer conocimientos prácticos y relevantes, conectando teoría y aplicación en escenarios reales. Nuestro objetivo es preparar a los profesionales para los retos del mercado, reforzando las competencias técnicas y estratégicas en diferentes áreas de la tecnología y la gestión.
Al participar en uno de nuestros programas, tendrá acceso a contenidos actualizados, formadores experimentados y una metodología orientada a los resultados. Independientemente del formato -presencial u online-, nuestro objetivo es crear una experiencia de aprendizaje dinámica, accesible y de gran impacto.
Más que un curso, cada programa de formación es una oportunidad de desarrollo profesional y personal, que le ayudará a obtener certificaciones, ampliar sus conocimientos y destacar en un mercado cada vez más competitivo.
Importante: debe confirmar el correo electrónico que recibió tras inscribirse para validar su participación.
Profesionales de empresas, corporaciones o PYME en puestos no técnicos.
Las funciones incluyen, entre otras, las siguientes: analistas empresariales, gestores de TI, gestores de proyectos y gestores de productos.
Para vicepresidentes senior y superiores, Data Driven Transformation con Google Cloud es más adecuado.
- Conozca a fondo cómo se puede utilizar el ML para mejorar los procesos empresariales y crear nuevo valor.
- Explore casos de uso comunes de aprendizaje automático implementados por empresas.
- Identificar los requisitos necesarios para llevar a cabo un proyecto de ML, desde la evaluación de la viabilidad hasta la preparación de los datos, el entrenamiento de los modelos, la evaluación y la implantación.
- Definir las características de los datos y los sesgos que afectan a la calidad de los modelos de ML.
- Reconocer las consideraciones clave para la gestión de proyectos de ML, incluida la estrategia de datos, la gobernanza y los equipos de proyecto.
- Presente un caso de uso de ML personalizado que pueda tener un impacto significativo en su negocio.
- No se requieren conocimientos técnicos previos.
- Conocimiento de su propio negocio y objetivos.
- Recomendado: completar el curso Transformación empresarial con Google Cloud.
2 días - 16 horas
- El curso incluye presentaciones, demostraciones y actividades de inmersión.
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Módulo 1: Introducción
- Visión general: ¿qué es el aprendizaje automático?
- Términos clave: inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Ejemplos reales de aprendizaje automático.
- Resumen: cinco fases de un proyecto de aprendizaje automático.
- Fase 1: Evaluar la especificidad y dificultad del caso de uso de ML.
- Piense en un mínimo de tres casos de uso de ML personalizados.
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Módulo 2: ¿Qué es el aprendizaje automático?
- Tipos comunes de problemas de LD.
- Algoritmos estándar.
- Características de los datos.
- Ideas y decisiones predictivas.
- Más casos de uso de ML en la vida real.
- Por qué ML ahora.
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Módulo 3: Empleo del ML
- Características y etiquetas.
- Creación de conjuntos de datos etiquetados.
- Entrenamiento de un modelo ML.
- Evaluación de un modelo ML.
- Buenas prácticas generales.
- Prejuicios humanos y equidad en ML.
- Parte 1: propuesta de caso de uso de ML personalizado.
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Módulo 4: Descubrir casos de uso de ML
- Sustituir las reglas por el aprendizaje automático.
- Automatización de procesos empresariales con aprendizaje automático.
- Comprensión de datos no estructurados con aprendizaje automático.
- Personalización de aplicaciones con aprendizaje automático.
- Casos de uso creativos con aprendizaje automático.
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Módulo 5: Cómo tener éxito en ML
- Consideraciones clave.
- Formular una estrategia de datos.
- Desarrollo de la gobernanza en torno a los usos del aprendizaje automático.
- Creación de equipos de aprendizaje automático de éxito.
- Crear una cultura de la innovación.
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Módulo 6: Resumen
- Resumen, presentaciones, formulario de comentarios.