BootCamp de ML aplicado y Gen AI
Princeton, NJ
BootCamp de ML aplicado y Gen AI
Tiempo completo • Princeton, NJ
Requisitos de los candidatos:
- Ooops básico
- Estructuras de datos
- Matemáticas Avanzadas- Estadística, Álgebra,
- Excel para la manipulación y visualización de datos
- Base de datos y SQL
- Formación en Ciencias de la Computación/Ingeniería
Conocimientos básicos (prerrequisito): 2 semanas
- Python básico: variables, tipos de datos, bucles, declaraciones condicionales, funciones, clases, manejo de archivos, manejo de excepciones, etc.
- Matemáticas y Estadística:
- Álgebra lineal
- Estadística descriptiva - Medida de la tendencia central (Media, Mediana, Moda), Medida de dispersión (varianza, desviación estándar)
- Estadística inferencial - Prueba de hipótesis, correlación, covarianza, prueba Z, prueba t, prueba ANOVA, etc.
- Probabilidad: teorema del límite central, distribución de probabilidad, teorema de Bayes, etc.
Análisis y Preparación de Datos (Análisis Exploratorio de Datos): 1 semana
- Manejo y manipulación de datos con Numpy, Pandas, Scipy.
- Visualización de datos mediante Matplotlib, Seaborn, Google Data Studio
- Ingeniería de características como la imputación de valores nulos, el manejo de valores atípicos, el escalado de datos.
Proyecto: Análisis de datos de cualquier caso de uso de negocio con visualización y conclusión completas, por ejemplo, análisis de casos de Uber.Aprendizaje automático: 2 semanas
- Introducción a frameworks como Scikit-Learn.
- Aprendizaje supervisado
- Introducción a los problemas de Regresión y Clasificación.
- Entrene modelos utilizando algoritmos como regresión lineal, regresión logística, árbol de decisión, bosque aleatorio, SVC, KNN, etc.
- Evaluación de modelos utilizando métricas como RMSE, MAE, MSE, R2, exactitud, precisión, recuperación, matriz de confusión, puntuación F1, etc.
- Aprendizaje no supervisado
- Introducción a los problemas de Clustering y Reducción de Dimensionalidad.
- Aprenda algoritmos no supervisados como K-Means, PCA, LDA, etc.
- Métricas de rendimiento como el método del codo, el coeficiente de silueta
Proyectos:
- Regresión: casos de uso como la predicción del precio de la vivienda, etc.
- Clasificación: casos de uso como correo electrónico no deseado o no, etc.
- No supervisado: casos de uso como detección de anomalías, etc.
Deep Learning: 1 semana
- Introducción a frameworks como Tensorflow, Keras for Deep Learning.
- ¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan como núcleo del aprendizaje profundo?
Django (Framework para integraciones API): 1 semana
- Conceptos básicos de Django, como la creación de proyectos, vistas de django, mapeo de urls.
- Modelos Django para realizar operaciones CRUD.
- Operaciones de base de datos
Proyecto: Creación de API REST para realizar todas las operaciones CRUD con Base de Datos MySQL. IA generativa: 2 semanas
- Ingeniería de prontitud
- Privacidad de datos - Contexto, Dominio
- Prácticas recomendadas: optimización de tokens y solicitudes, consideraciones sobre la privacidad de los datos
- Herramientas: ChatGPT, Vertex AI, Dall-E2, GitHub Copilot, etc.
Proyecto: Generación de Descripción de Puestos, Generación de Pólizas, etc.MLOps: 1 semana
- Implementación de modelos utilizando plataformas basadas en la nube como GCP, Azure, etc.
- Probar modelos y canalizaciones de datos
- Canalizaciones de ML y flujos de trabajo de ML.
- Mejores prácticas: costo de la nube, optimización de modelos
- GCP/Azure creación e implementación de modelos, configuración de máquinas virtuales / GPU,
- Proyecto: Instalar la solución de ML en GCP/Azure y actualizar los datos de prueba y volver a ejecutar modelos
Habilidades optativas: 1 semana
- Procesamiento del lenguaje natural: Tratamiento de datos de texto utilizando NLTK, marco espacial. Introducción a algoritmos como Lematización, Stemming, NER, Word2Vec, etc.
- Computer Vision: Manejo de datos de imágenes mediante OpenCV, PIL.
Proyecto final: 2 semanas
- Implemente todo el aprendizaje y el conocimiento del módulo en un proyecto como entrenador de carrera, sistema de chatbot, etc.
Resultado
Certificación: AZURE AI Fundamentals,
Calificado para los roles de: Ingeniero de ML, Ingeniero de Datos,
Certificación: AZURE AI Fundamentals,
Calificado para los roles de: Ingeniero de ML, Ingeniero de Datos,
Compensación: $70,000.00 - $100,000.00 por año
Sobre nosotros
Triunity es una empresa de desarrollo de productos, aumento de personal y servicios de consultoría que brinda soluciones y servicios en América del Norte. Brindamos servicios de TI y soluciones tecnológicas a diversas verticales de negocio como atención médica, farmacéutica, banca, finanzas, etc. Nuestro objetivo es desarrollar una asociación a largo plazo con las empresas y ayudarlas a obtener una ventaja competitiva al proporcionar infraestructura de TI y plataformas de software.
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Cultura de la Triunidad
Nuestro valor fundamental es nuestra gente y nuestros equipos. Creemos que el verdadero mantra del éxito son las personas de ideas afines con la combinación adecuada de habilidades técnicas y analíticas. Nuestra fortaleza radica en traer el conjunto adecuado de personas y entregar el trabajo en equipo. Ya sea experto o pasante, Triunity siempre valora a su propia gente y les brinda una plataforma para sobresalir en su carrera.
En Triunity puedes esperar
- Desafiante y amistoso
- Trabajar en nuevas tecnologías y herramientas de vanguardia
- Trabaje con expertos de la industria
- Resolver problemas complejos de los clientes y ofrecer soluciones
- Trabajar en proyectos que duran desde seis meses hasta varios años
Carrera y Modelo de Crecimiento
En Triunity, las personas están motivadas por la complejidad y los desafíos que enfrentan cuando trabajan en proyectos de clientes. Siempre motivamos a nuestra gente a seguir aprendiendo nuevas tecnologías y también les damos una plataforma donde puedan tener la oportunidad de mostrar sus habilidades técnicas y analíticas. Ayudamos a nuestra gente a agregar las últimas tecnologías, herramientas, metodologías y certificaciones a su currículum mediante la organización de capacitaciones, seminarios y sesiones de intercambio de conocimientos.
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