Visión general
- Aquí hay una lista de los 10 mejores seminarios web sobre ciencia de datos organizados por DataPeaker en 2020
- Estos seminarios web de ciencia de datos se clasifican en función del número de registros y la calidad
- De ninguna manera esta lista es exhaustiva. Siéntase libre de agregar más en los comentarios a continuación.
Introducción
Aprender ciencia de datos siempre ha sido una tarea ardua para mí, ya sea por medio de cursos o videos en YouTube, principalmente debido a que carecía de aplicaciones prácticas y orientación profesional de los expertos de la industria. Para llenar este vacío de conocimiento, he descubierto que los seminarios web y las reuniones son un sustituto perfecto. Dado que el coronavirus ha interrumpido las reuniones, los seminarios web se han apoderado por completo.
Personalmente, he descubierto que los seminarios web están enfocados en el contexto, ricos en código y sesiones de conversación enfocadas en aplicaciones y es es por ello que que los amo. En este post, he destacado algunos de los mejores seminarios web organizados en el año 2020. Estos van desde temas profesionales para principiantes hasta temas avanzados como el de Transfer Learning en PNL.
He escogido los seminarios web de ciencia de datos de acuerdo con sus números de registro y la calidad del tema. ¡Espero que lo disfrutes!
Como se mencionó previamente, los seminarios web de ciencia de datos son una magnífica manera de aprender el tema centrado en la aplicación. Si está buscando comenzar su viaje hacia el mundo de la ciencia de datos, le recomiendo encarecidamente que realice el completo Curso de IA y ML Blackbelt +. Junto con más de 14 cursos y más de 39 proyectos, viene con sesiones de tutoría 1: 1 para que nunca se desvíe de sus objetivos.
Los 10 mejores seminarios web sobre ciencia de datos:
- Ciencia de datos e ingeniería de datos: ¿verdaderamente se pueden separar? – 4500
- Más allá de su primer proyecto de ML – 1535
- ¿Cómo poner en práctica su modelo de aprendizaje automático? – 1405
- Narración usando visualizaciones – 1240
- Transición profesional a la ciencia de datos – 1232
- Introducción a los motores de recomendación – 875
- Resolución de problemas en análisis empresarial y ciencia de datos – 834
- La analítica empresarial no se trata solo de la creación de modelos – 698
- Introducción a la transferencia de aprendizaje en PNL con HuggingFace – 646
- Introducción al procesamiento del lenguaje natural – 595
«Un científico de datos es tan bueno como los datos a los que tiene acceso».
La mayoría de los aspirantes en el campo de la ciencia de datos quieren obtener el codiciado papel de un «científico de datos». Pero, ¿sabías que los gigantes tecnológicos como Netflix, Facebook, Amazon, etc.están contratando ingenieros de datos como nunca antes para procesar la enorme cantidad de datos que están recopilando?
Sorprendente, ¿no? Pensándolo bien, no verdaderamente. Después de todo, «Un científico de datos es tan bueno como los datos a los que tiene acceso».
La mayoría de la gente ni siquiera sabe qué es la ingeniería de datos y cuál es el papel de los ingenieros de datos. Este es el seminario web perfecto para comprender la diferencia entre un científico de datos y un ingeniero de datos y sus industrias. ¡Más de 4.000 personas se registraron para este seminario web!
Este seminario web es una gran posibilidad para que escuche a eminentes expertos de la industria que han visualizado de cerca las industrias de la ciencia de datos y la ingeniería de datos. Escuche y aprenda de Kunal Jain (Fundador y CEO, DataPeaker), Ujjyaini Mitra (Jefe de datos de Zee5), K. Sankaran (Director, Ciencia de datos, LatentView Analytics) y Sachin Arora (Socio y Jefe de Lighthouse KMPG en India) , dado que se centran en su experiencia para ayudarlo a navegar por medio de estas preguntas. ¡Nos vemos en el webinar!
Oh, ha escogido el aprendizaje automático como su futura carrera. Además completó con éxito su primer proyecto de aprendizaje automático. ¡Excelente! Pero, ¿qué sigue? ¿Cómo trasciende de lo básico y da el siguiente paso, el gran salto, que lo preparará para la industria?
¿Cómo puede construir su perfil en el aprendizaje automático que lo lleve más allá de lo básico y al ámbito de lo que quiere la industria?
¡Esta grabación de seminarios web súper emocionante e interesante lo ayudará a navegar por medio de los conceptos de aprendizaje automático librescos hasta los aprendizajes prácticos del proyecto!
No se agrega valor real para la compañía hasta que se implementa su modelo de aprendizaje automático y se presta servicio al tráfico del mundo real, sin importar lo bueno que sea su modelo.
Uno de los mayores desafíos de la compañía en la actualidad es integrar el modelo de aprendizaje automático desarrollado en un procedimiento de decisión. No se agrega valor real para la compañía hasta que se implementa su modelo de aprendizaje automático y se presta servicio al tráfico del mundo real, sin importar lo bueno que sea su modelo.
Si tiene esta brecha en su cartera de ciencia de datos en la parte de implementación del modelo, debe ver este seminario web.
En este seminario web, Srivatsan Srinivasan discutirá cómo mover la ciencia de datos de la investigación a la producción por medio de algunos casos de uso del mundo real. Aprenderá sobre diversas técnicas y patrones para poner en práctica e integrar el modelo con su procedimiento empresarial.
La mayoría de las veces, los científicos de datos se involucran tanto en el procedimiento de construcción de modelos que se olvidan de la parte más crucial: ¡convertir los conocimientos en forma de historias!
Anand S, fundador y director ejecutivo de Gramener, es abordado muchas veces por profesionales que le hacen preguntas como: ¿de dónde deben obtener los datos? Pero una vez que tenga los datos, las siguientes preguntas que debe hacer son:
- ¿Cómo se obtienen historias interesantes a partir de estos datos?
- ¿Y cómo narras estas historias?
¿Hay patrones de preguntas que podamos plantear a los datos y existe una forma sistemática y estructurada de explorarlos? Esta charla de Anand S responderá estas preguntas y más.
A medida que las instituciones se están dando cuenta del potencial de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, se están adaptando a la tendencia contratando rápidamente posibles talentos.
A pesar de esto, cambiar a una carrera en ciencia de datos tiene sus propios desafíos tanto para los principiantes como para los profesionales con experiencia. Algunos de los desafíos más comunes que enfrentan los aspirantes a Data Science son:
- ¿Pueden las personas no técnicas realizar la transición a la ciencia de datos?
- ¿Se tratará a un profesional experimentado como relativamente más fresco cuando se cambie a la ciencia de datos?
- ¿Qué rol de ciencia de datos deberían considerar?
- ¿Su conjunto de habilidades existente será útil en la ciencia de datos?
- y más preguntas similares.
Si se enfrenta a estas preguntas, ¡esta es la grabación de seminarios web perfecta para usted! Este seminario web cuenta con ponentes de DataPeaker y personalidades eminentes de KPMG.
Desde Amazon hasta Netflix y Google hasta Goodreads, los motores de recomendación son una de las aplicaciones de técnicas de aprendizaje automático más utilizadas. ¿Emocionado?
En el mundo actual, cada cliente tiene múltiples opciones. A modo de ejemplo, si estamos buscando un libro para leer sin una idea específica de lo que queremos, existe una amplia gama de posibilidades de cómo podría resultar nuestra búsqueda. Podríamos perder mucho tiempo navegando en Internet y rastreando varios sitios con la esperanza de hallar oro. Podríamos buscar recomendaciones de otras personas.
Pero si hubiera un sitio o una aplicación que pudiera recomendar libros basados en lo que hemos leído previamente, sería de gran ayuda. En lugar de perder el tiempo en varios sitios, simplemente podríamos iniciar sesión y ¡listo!
En este seminario web organizado por el Dr. Sarabjot Singh Anand, un veterano de la industria que aporta una experiencia inmensamente rica en aprendizaje automático, aprenderá todo acerca de cómo funcionan los motores de recomendación y cómo comenzar con ellos como analista o profesional de la ciencia de datos.
La resolución de problemas es, indudablemente, la habilidad más importante en el análisis empresarial y la ciencia de datos. Un enfoque de pensamiento estructurado no solo ayudará a construir una declaración clara y nítida del problema, sino que además ayudará a comunicar los resultados a las partes interesadas.
En este seminario web, Madhukar hablará sobre los siguientes desafíos y brindará a las personas marcos y mejores prácticas sobre el pensamiento estructurado:
- ¿Cómo tomar problemas comerciales ambiguos y posteriormente dividirlos en problemas de ciencia de datos estructurados?
- ¿Cómo presentar su análisis e información empresarial de manera impactante?
- ¿Cómo hacer comunicaciones claras y estructuradas que la gente pueda comprender fácilmente?
Los modelos no resuelven problemas comerciales, la gente sí.
Una de las mayores suposiciones entre los científicos de datos es que el aprendizaje automático tiene que ver con los modelos de aprendizaje automático de última generación, pero, desde luego, ¡eso es totalmente falso!
Las acciones comerciales no se pueden lograr solas, necesita colaboración junto con un conocimiento profundo del dominio. No son los modelos que construye, sino las acciones comerciales a las que se traducen las que crean su impacto como profesional de datos.
En este seminario web, Eric se centrará en cómo maximizar su impacto centrándose menos en los modelos que crea y centrándose más en traducir esos modelos en acciones comerciales definitivas.
¿Interesado en PNL? Estoy seguro de que debe haberme encontrado con los desarrollos recientes en el campo de las arquitecturas de transformadores y el aprendizaje por transferencia.
El campo de la PNL ha avanzado a pasos agigantados en los últimos 3-4 años. Y HuggingFace ha estado a la vanguardia en llevar las bibliotecas de PNL de última generación a la comunidad de PNL. Entonces, ¿quién mejor para escuchar sobre esto que el cofundador de HuggingFace, Thomas Wolf?
En este seminario web, Thomas comenzará presentando los avances recientes en PNL que resultaron de la combinación de esquemas de aprendizaje por transferencia y arquitecturas de transformación.
¿Está comenzando su viaje en el campo del procesamiento del lenguaje natural? ¡Este es el seminario web perfecto para ti!
En los últimos años, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) o el procesamiento de datos textuales ha suscitado gran interés e investigación. El texto no es solo otro tipo de datos no estructurados, tiene mucho más de lo que parece. Los datos textuales son una representación de nuestros pensamientos, ideas, conocimiento e inclusive comunicación.
En este seminario web, Raghav Bali discutirá los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural, la creación de incrustaciones de palabras y el desarrollo de modelos para realizar diversas tareas de PNL, como el análisis de sentimientos, la autocorrección y mucho más.
Notas finales
He enumerado los 10 mejores seminarios web de ciencia de datos y aprendizaje automático para el año 2020. Estos van desde la orientación profesional básica por parte de expertos hasta el tema técnico avanzado del aprendizaje por transferencia en PNL. Puede saltar al seminario web que se adapte a sus intereses.
¡Espero que esto te ayude a dar un paso hacia el logro de tu objetivo!
