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.
Liderados por expertos en la industria de TI con un historial comprobado de entrega de soluciones de software, consultoría y servicios de dotación de personal, tenemos experiencia en satisfacer las necesidades de los clientes en términos de soluciones comerciales personalizadas, así como consultoría de TI. En Triunity, siempre tratamos de reunir la combinación adecuada de habilidades, tecnologías y expertos que ayudan a nuestros clientes a mantenerse a la vanguardia de la competencia. Nuestro objetivo es empoderar a nuestros clientes con tecnologías de vanguardia y atender todas sus necesidades de TI para que puedan concentrarse más en su negocio principal.
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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