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4/5/2022

2 Nerds hablan de Datos: Liderazgo de equipos de ML, Embeddings, Tensorflow, Pytorch & más!

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Hablamos con Yamila Barrera, Data Scientist tech lead en Mercado Libre, sobre cómo empezar en DS, cómo se usan los embeddings, y liderazgo de equipos de ML.

2 Nerds hablan de Datos: Liderazgo de equipos de ML, Embeddings, Tensorflow, Pytorch & más!
26/11/2021

IA en la industria del Gaming

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Invitamos a Etermax, Jamcity y Wildlife studios a conversar sobre IA, y nos contaron cómo aplican IA en su día a día.

IA en la industria  del Gaming
4/8/2021

2 Nerds hablan de Datos: Data Engineering, data tools y Data Teams con Pablo Seibelt

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Hablamos con Pablo Seibelt, Lead Data Engineer @Decentraland, ex Head of Data @ Auth0 sobre: Qué es Ingeniería de Datos, Demanda laboral de Data Engineers vs. Data Scientist, Armado de un Data Team, Armado de un Data Warehouse y más.

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Novedades sobre lo último en IA y Data en español.
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Filtros en Computer Vision

Te presentamos la importancia de los filtros en el Procesamiento de Imágenes y su relación con las Redes Neuronales Convolucionales.

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¿Qué es un modelo de lenguaje neuronal? (y cómo generar texto variado) #NLP

Los modelos de lenguaje son el concepto estrella hoy día en NLP, aquí verás una introducción a qué son, y cómo se pueden generar oraciones creativas con el concepto pilar de 'temperatura'.

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Entonces, ¿Cuál es la diferencia entre: Ciencia de Datos, Machine Learning, IA, Deep Learning y... Big Data?

Te explicamos las diferencias entre estas disciplinas para sumergirte en el mundo de IA.

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Historias reales de usuarios reales

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Sebastián Contreiras

Excelente curso. Dosis justas de teoría como base para prácticas de laboratorios. Explicaciones claras y precisas que dejan bien en claro para qué sirve cada modelo y su sustento teórico.

Personalmente, creo que esa es la mejor fórmula para aprender. Y todo esto de la mano de un instructor que sabe lo que dice y ama lo que hace. Felicitaciones Pablo, enorme trabajo! Y Muchas Gracias por ponerlo a nuestro alcance.

Sebastián Contreiras
Analista de Datos
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Ariel Deroche

El curso Ciencia de Datos 360 con R cumplió ampliamente con mis expectativas, considerándolo fundamental para sentar las bases de R. Resulta una combinación ideal entre teoría y práctica, mezclando temas de estadística y programación. Es la catapulta al mundo de la ciencia de datos y para animarse a crear modelos propios a partir de lo aprendido.

Ariel Deroche
Co-Founder, BookMyShow
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Me sumé a la membresía de EDVAI para poder profundizar mis conocimientos en Machine Learning. Hice una diplomatura en el ITBA sobre Inteligencia Artificial pero preciso entender el punta a punta para lograr poner en producción los modelos que estoy desarrollando. Este mundo me fascina y estoy muy contenta por encontrar un espacio para aprender y focalizar dudas, aún MUY nuevo para mi. Espero que a todos les vaya genial en sus proyectos!! Como dato de color soy Actuario de la UBA y todo lo que es predicciones me hace volar la cabeza!!

Camila Cataldi
Data Scientist en Banco Galicia
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Mariana Alejandra Verdile

Estoy haciendo los cursos de la Escuela de Datos Vivos, desde mi formación como antropóloga me parecía imposible acercarme al mundo de python, R y demás, peor lo encuentro muy interesante y útil, quizás si aprendo más pueda darle un plus a mi formación sin dudas. Por otro lado, me resulta sumamente didáctico los videos.

Desde las ciencias sociales tenemos que animarnos a superar los límites que solos nos ponemos.

Mariana Alejandra Verdile
Doctora en Ciencias Naturales
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Ana Carina Morales

Me inscribí al curso y la verdad que me encanta lo que voy viendo. Está bien explicado, sobre todo quienes no tenemos formación en estadística, aquí es una buena oportunidad de comenzar

Ana Carina Morales
Analista de Riesgos
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Este curso permite profundizar cuestiones metodológicas de procesamiento para modelos que corren en producción, al igual que para aplicar "buenas prácticas" para que los desarrollos sean ordenados y todo el equipo de modelos analíticos profundice conocimientos teóricos y, principalmente, prácticos al momento de trabajar en casos de negocio del banco.

Embarcarse en lenguajes de análisis "open source" (como R o Python) permite utilizar las últimas herramientas disponibles, a diferencia de soluciones que requieren licenciamiento; no obstante, el mundo "open source" carece de soporte y, en ese punto, es donde este curso y acompañamiento genera valor para nuestro equipo.

Guido Murat
Jefe de Equipo Modelos​ Analíticos en Banco Credicoop
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