

DVC: cómo crear un sistema de control de versión de datos para MLOps
En este post te explico cómo montar un sistema de control de datos para MLOps con DVC de forma fácil, en Azure, AWS y GCP.
Ver Post.Considero los datos como pequeñas piezas de un gran puzle. Hay muchas, son muy diferentes y hay que buscarles un sentido para que todo encaje.
Por eso, pongo todo mi empeño y motivación para mejorar y aprender cada día para seguir ayudando a los clientes con los que trabajo a llegar más lejos gracias a los datos.
Para realizar el trabajo de Data Scientist, sigo la metodología CRISP-DM. Para ello utilizo R y/oPython en función de qué requiera la tarea.
Conocer más lenguajes te dota de más herramientas para poder abarcar los problemas a los que me enfrento.
Extracción de datos de diversas fuentes y la limpieza y el enriquecimietno de los mismos para mejorar el rendimiento de los algoritmos de Machine Learning.
Entrenar modelos supervisados y realizar modelos no supervisados para cumplir los objetivos fijados por negocio, que aporten valor para la organización.
Transmitir los insights obtenidos mediante el proceso CRISP-DM para hacer los resultados entendibles y accionables para cualquier persona.
En este post te explico cómo montar un sistema de control de datos para MLOps con DVC de forma fácil, en Azure, AWS y GCP.
Ver Post.En este post aprenderás paso a paso qué es, cómo funciona y cómo y cuándo usar el algoritmo DBSCAN en Python.
Ver Post.En este post te explico qué es Github Actions, cómo funciona y cómo puedes usar Github Actions para Data Science.
Ver Post.Esta web utiliza cookies para que podamos ofrecerte la mejor experiencia de usuario posible. La información de las cookies se almacena en tu navegador y realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.
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