La analítica de datos se ha convertido en una herramienta esencial en el mundo digital actual. A medida que nuestras actividades diarias generan grandes volúmenes de datos, la capacidad de analizarlos y comprenderlos se traduce en mejores decisiones tanto en la vida personal como profesional.
El curso es impartido por Sean Barnes, un líder en ciencia de datos e ingeniería en Netflix, con experiencia en el uso de datos para informar sobre la producción, distribución y promoción de contenido. También es profesor en la Escuela de Negocios de la Universidad de Maryland.
El curso está diseñado para ser práctico y se basa en ejemplos del mundo real, incluyendo:
Sean comparte una experiencia en la que los datos cambiaron su enfoque sobre la contratación de CEOs. Inicialmente, se creía que la experiencia en recaudación de fondos era crucial, pero los datos demostraron que esto no era necesariamente cierto, lo que llevó a un cambio en los criterios de selección.
Con el auge de la inteligencia artificial (IA), la analítica de datos está evolucionando. La IA generativa puede ser utilizada como un socio de pensamiento para:
El curso ofrece una experiencia práctica con:
Este curso es valioso para cualquier persona interesada en una carrera en analítica de datos, así como para aquellos en otros roles que interactúan con datos en la economía digital actual.
¡Prepárate para sumergirte en el mundo de la analítica de datos y descubrir cómo puede transformar tu vida profesional y personal!
Este curso se centra en el uso de la inteligencia artificial generativa, especialmente en modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT, Cloud y Gemini. Aprenderás cómo estas herramientas pueden integrarse en tu trabajo como analista de datos, facilitando tareas como la síntesis de información, el análisis de datos y la creación de visualizaciones.
Crear visualizaciones de datos.
Limitaciones de LLMs: Comprender las tareas que los LLMs no pueden realizar.
Prepárate para explorar temas emocionantes en este módulo y desarrollar tus habilidades como analista de datos utilizando IA generativa. ¡Nos vemos en el próximo video!
El análisis de datos es un campo multidisciplinario que combina matemáticas, tecnología y pensamiento estratégico para tomar decisiones informadas basadas en evidencia. Este documento resume los conceptos clave presentados en el módulo introductorio sobre análisis de datos.
| Rol | Descripción |
|---|---|
| Analista de Datos | Interpreta y analiza datos para tomar decisiones. |
| Científico de Datos | Desarrolla modelos predictivos y algoritmos. |
| Ingeniero de Datos | Se encarga de la infraestructura de datos. |
| Especialista en Negocios | Aplica análisis para estrategias empresariales. |
Este módulo proporciona una base sólida para aquellos que desean iniciar una carrera en análisis de datos o integrar la analítica en su rol actual. La comprensión de los tipos de datos y el ecosistema de datos es fundamental para el éxito en este campo.
¡Sigue al siguiente video para descubrir más sobre el emocionante mundo del análisis de datos!
La analítica de datos es un campo apasionante que ofrece oportunidades de aprendizaje continuo y crecimiento profesional. Este documento resume las ideas y conceptos clave sobre la carrera de un analista de datos, así como un vistazo a un día típico en esta profesión.
Los analistas de datos disfrutan de su trabajo por varias razones:
A continuación se presenta un horario simulado de un día típico:
| Hora | Actividad |
|---|---|
| 9:00 | Explorar un nuevo problema a resolver. |
| 10:00 | Reunión con el equipo de datos para discutir prioridades y obtener datos necesarios. |
| 11:00 | Tiempo de trabajo concentrado: trabajar con hojas de cálculo, bases de datos y programación. |
| 14:00 | Crear un dashboard para visualizar historias ocultas en los datos. |
| 15:00 | Presentar el progreso del dashboard y recibir retroalimentación del equipo. |
| 15:30 | Celebrar el progreso con un descanso y una bebida. |
| 16:00 | Aprender una nueva habilidad técnica, como un curso de estadísticas avanzadas. |
| 18:00 | Hora feliz con el equipo de datos para socializar y discutir tendencias y proyectos. |
La carrera de un analista de datos puede tomar diferentes direcciones:
La analítica de datos es más que un trabajo; es una fuente de alegría y satisfacción. Cada día ofrece oportunidades de aprendizaje y colaboración con colegas brillantes. Si estás interesado en este campo, te animo a que continúes explorando y aprendiendo sobre la analítica de datos. ¡El primer paso en tu carrera de analista de datos comienza aquí!
La analítica de datos se utiliza en casi todos los aspectos de nuestra vida, impactando de manera significativa en formas a menudo invisibles. Desde el dispositivo que usas para ver este video, hasta la ropa que llevas puesta y el desayuno que consumiste esta mañana, es probable que todo haya sido influenciado por la analítica de datos.
En esencia, la analítica de datos es un conjunto diverso de habilidades y herramientas que permiten a las empresas tomar mejores decisiones. Se trata de aprovechar los datos para obtener información y apoyar la toma de decisiones, en lugar de depender únicamente de la suerte o la experiencia.
Aunque a menudo se confunden, la analítica de datos y el análisis de datos difieren en tres aspectos clave:
| Aspecto | Analítica de Datos | Análisis de Datos |
|---|---|---|
| Alcance | Más amplio, incluye modelado predictivo y en tiempo real | Generalmente retrospectivo |
| Técnicas | Técnicas sofisticadas, software de visualización, big data | Técnicas estadísticas básicas |
| Integración Empresarial | Integración profunda en sistemas de toma de decisiones | Respuestas a preguntas puntuales |
La analítica de datos no es un campo completamente nuevo. Aunque ha existido durante mucho tiempo, lo que ha cambiado es la explosión de datos y la evolución de la computación, que nos proporciona herramientas más poderosas para analizar esos datos.
La analítica de datos tiene un alcance casi infinito y se puede encontrar en diversas industrias:
Al buscar oportunidades laborales, encontrarás títulos como:
Aunque hay superposición entre estos roles, cada uno puede tener un enfoque diferente:
La analítica de datos recompensa la curiosidad, las habilidades para resolver problemas y la capacidad de influir en otros. Además, es gratificante ver el impacto de tu trabajo en el mundo real.
En este curso, explorarás las herramientas y técnicas necesarias para comenzar a aprovechar los datos y tomar decisiones más informadas. Comenzaremos con un concepto fundamental: la toma de decisiones basada en evidencia.
La toma de decisiones es un proceso fundamental en la vida cotidiana y en el ámbito profesional. Existen múltiples enfoques para tomar decisiones, desde métodos aleatorios hasta el uso de datos analíticos. Este documento resume las ideas clave sobre la toma de decisiones, sus métodos y la importancia de la evidencia en el proceso.
Existen tres enfoques básicos para tomar decisiones:
| Método | Nivel de Información Utilizada |
|---|---|
| Decisión por azar | Ninguna |
| Decisión por intuición | Moderada |
| Decisión basada en evidencia | Alta |
Aunque muchas personas no formalizan la definición de problemas o la recopilación de evidencia en su vida diaria, es crucial considerar la información al tomar decisiones importantes. Ejemplos de decisiones que requieren información incluyen:
La cantidad de información necesaria para tomar una decisión es proporcional al impacto de la misma. En situaciones de alto riesgo, como en medicina o justicia penal, es esencial contar con evidencia sólida. Por ejemplo, un médico no debe adivinar el diagnóstico de un paciente sin pruebas adecuadas.
La intuición puede ser útil, pero no debe ser la única base para la toma de decisiones. La experiencia acumulada puede guiar decisiones rápidas y de bajo riesgo, pero es fundamental combinarla con datos para maximizar las probabilidades de éxito.
Imaginemos que deseas aumentar los ingresos de una tienda de mascotas exóticas. Tienes varias opciones:
La toma de decisiones efectiva combina la intuición con un enfoque basado en evidencia. Aunque la intuición puede ser valiosa, es fundamental respaldarla con datos para maximizar las posibilidades de éxito. La analítica de datos transforma la forma en que se toman decisiones, proporcionando un marco más sólido y confiable.
En el próximo video, exploraremos la historia de la analítica de datos, un tema fascinante que ayudará a desarrollar las mentalidades clave en este campo.
La historia reciente de la analítica de datos es tan fascinante como el uso de la visualización de datos por parte de los antiguos egipcios. Desde el ámbito militar hasta el béisbol y el sector tecnológico, este documento explora por qué los analistas de datos son tan demandados en la actualidad.
La analítica de datos moderna tiene sus raíces en la investigación operativa militar durante la Segunda Guerra Mundial, en la década de 1940. A continuación, se presentan algunos hitos importantes:
| Año | Evento Clave |
|---|---|
| 1940s | Uso de datos para optimizar la colocación de equipos de radar en la Batalla de Gran Bretaña. |
| 1970s | Introducción de estadísticas innovadoras en el béisbol por el estadístico Bill James. |
| Presente | Aplicaciones de analítica de datos en diversas industrias, incluyendo tecnología y salud. |
Antes de los años 70, la selección de jugadores se basaba en la intuición. Con la llegada de nuevas estadísticas, se optimizó el reclutamiento de jugadores:
Menor énfasis en la intuición.
Ejemplo: Los Oakland Athletics utilizaron estadísticas avanzadas para reclutar jugadores subestimados, logrando una ventaja competitiva.
Hoy en día, la analítica de datos se utiliza en diversas industrias:
Se espera que los empleos en analítica de datos crezcan un 25% en EE. UU. para el año 2030, lo que refleja la creciente demanda de expertos en este campo.
Cada negocio puede beneficiarse del uso de evidencia basada en datos para impulsar la mejora continua. En el próximo video, exploraremos algunas de las aplicaciones más emocionantes de la analítica de datos en tiempos modernos.
Este documento resume las aplicaciones de la analítica de datos en diversas industrias, incluyendo entretenimiento, deportes, diseño de productos, educación y gobierno. Se exploran ejemplos concretos de cómo los analistas de datos pueden influir en la toma de decisiones y mejorar la experiencia del usuario.
La analítica de datos se aplica en múltiples campos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos. Desde el entretenimiento hasta el deporte, cada sector tiene su propia forma de utilizar la información.
| Año | Método de Medición | Descripción |
|---|---|---|
| 2018 | Recomendaciones de YouTube | Basadas en datos de comportamiento del usuario. |
| 1997 | Nielsen | Medición de hábitos de visualización mediante dispositivos en hogares. |
| Año | Ubicación de Tiro | Descripción |
|---|---|---|
| 1997 | Tiros cercanos | Mayor frecuencia de tiros desde posiciones cercanas al aro. |
| 2019 | Tiros de tres puntos | Aumento en la cantidad de tiros de tres puntos, optimizando el valor. |
La analítica de datos es esencial en diversas industrias, permitiendo a las organizaciones mejorar sus decisiones y estrategias. Los analistas de datos tienen un papel crucial en este proceso, ayudando a las empresas a aprovechar la información disponible.
¡Gracias por completar la primera lección de este curso!
Los datos son la materia prima que impulsa el campo del análisis de datos. En este documento, exploraremos qué son los datos, su importancia y las diferentes formas en que se presentan.
Los datos son cualquier información que puede ayudar a tomar decisiones. Pueden presentarse en diversas formas, incluyendo:
| Tipo de Dato | Ejemplo |
|---|---|
| Sensorial | Sabor del té (frescura de las hojas) |
| Ambiental | Sonido de pájaros (indica amanecer o atardecer) |
| Deportivo | Estadísticas de jugadores y posiciones |
| Retail | Datos transaccionales sobre ventas |
| Salud | Imágenes médicas y notas de doctores |
| Redes Sociales | Vistas de anuncios e interacciones de usuarios |
La capacidad de generar y capturar datos ha aumentado significativamente en las últimas décadas. A lo largo de la historia, las civilizaciones antiguas utilizaban métodos rudimentarios, como estructuras de piedra, para rastrear información. Hoy en día, contamos con herramientas avanzadas como imágenes satelitales y calendarios digitales.
Diferentes industrias generan distintos tipos de datos:
No todos los datos son útiles. Como analista de datos, es crucial filtrar la información y recolectar solo aquella que sirva a un propósito específico. Recuerda que:
Al igual que un artista utiliza materiales para crear una obra maestra, un analista de datos utiliza datos para contar una historia que informe e inspire. Los datos son una herramienta poderosa para generar impacto en diversas áreas, como:
Los datos son fundamentales en el análisis y la toma de decisiones. En el próximo video, profundizaremos en los datos no estructurados, una forma natural y humana de capturar información. ¡Nos vemos allí!
En este documento se resumen las ideas y conceptos presentados en un video sobre la diferencia entre datos estructurados y no estructurados. Se exploran ejemplos de cada tipo de dato y se discute la importancia de esta distinción en el análisis de datos.
Al pensar en datos, muchas personas imaginan tablas con números organizados en filas y columnas. Sin embargo, gran parte de los datos en el mundo real son datos no estructurados, que no se ajustan a este formato rígido.
Los datos no estructurados son aquellos que no se organizan en filas y columnas. Ejemplos comunes incluyen:
Un ejemplo de un diario personal podría ser:
Hoy, había cuatro personas en nuestro grupo de carrera. Corrimos 3.2 millas en 29 minutos y 32 segundos, y después me enfoqué en el entrenamiento de fuerza para mi core.
Este tipo de información es más natural y humana, pero menos adecuada para el análisis.
Los datos estructurados son aquellos que se organizan en un formato tabular, lo que facilita su análisis. Por ejemplo, la información del diario anterior podría organizarse en una tabla:
| Fecha | Participantes | Distancia (millas) | Tiempo (min:seg) | Ejercicio |
|---|---|---|---|---|
| 2023-10-01 | 4 | 3.2 | 29:32 | Fuerza |
Un menú de sushi podría ser un ejemplo de datos estructurados, donde cada elemento y sus ingredientes están listados de manera ordenada.
La diferencia entre datos estructurados y no estructurados es crucial para el análisis de datos. La mayoría de los análisis se realizan sobre datos estructurados, aunque las técnicas modernas están mejorando en el análisis de datos no estructurados directamente.
Los datos no estructurados a menudo requieren un proceso de transformación para ser útiles. Por ejemplo, al trabajar con reseñas de clientes en un sitio de viajes, los comentarios son datos no estructurados que necesitan ser procesados:
Las reseñas pueden contener tanto datos estructurados (calificaciones) como no estructurados (comentarios). Un posible formato de almacenamiento podría ser:
| Reseña ID | Calificación Diversión | Calificación Accesibilidad | Calificación Valor | Comentario |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 5 | 3 | "La cantidad de chinches era abrumadora, pero el café estaba bueno." |
Los datos no estructurados son un subproducto natural de cómo capturamos y comunicamos información. Aunque requieren más pasos para ser organizados y analizados, pueden contener información valiosa y detallada. En el próximo video se discutirá sobre los datos estructurados y su relevancia.
En el mundo de la informática, es fundamental organizar los datos de manera estructurada para que las computadoras puedan almacenarlos, procesarlos y analizarlos de manera eficiente. Este documento resume los conceptos clave sobre la importancia de los datos estructurados y no estructurados, así como sus características y ejemplos.
Los datos estructurados son aquellos que están organizados en un formato estandarizado, comúnmente en filas y columnas. Esta organización permite a las computadoras interpretar la información de manera efectiva.
| Día | Tiempo | Enfoque de Fuerza |
|---|---|---|
| 1 | 30 min | Core |
| 2 | 45 min | Piernas |
| 3 | 25 min | Espalda |
Los datos pueden clasificarse en dos tipos principales:
Continuos: Números fraccionarios (ej. 3.2 millas).
Categóricos:
| Nombre de Usuario | Publicaciones | Seguidores | Siguiendo |
|---|---|---|---|
| @ejemplo | 100 | 500 | 300 |
Los humanos son buenos interpretando datos no estructurados (ej. leer un libro, ver una película), mientras que las computadoras requieren que los datos estén organizados de manera específica para procesarlos eficazmente.
La comprensión de la estructura de los datos es esencial para cualquier analista de datos. La capacidad de derivar información útil de ambos tipos de datos, estructurados y no estructurados, es una habilidad clave en el análisis de datos.
Este documento resume los conceptos clave sobre Big Data, incluyendo sus características fundamentales, los desafíos que presenta y su relevancia en el análisis de datos en la actualidad.
Big Data se define por tres atributos clave conocidos como las tres Vs:
Desafío: El almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos requieren un poder computacional significativo.
Variedad
Desafío: Cada tipo de dato requiere métodos específicos para su pre-procesamiento y análisis.
Velocidad
Además de las tres Vs originales, se han propuesto dos Vs adicionales:
Consideración: La procedencia de los datos y su posible corrupción son cruciales. "Basura entra, basura sale".
Valor
Como analista de datos, es fundamental considerar el contexto del problema a resolver, lo que puede implicar trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos o con datos más pequeños y específicos.
En el próximo laboratorio práctico, se trabajará con datos estructurados y no estructurados en un estudio de caso de comercio electrónico para una tienda de regalos. Se invita a los participantes a unirse a la siguiente lección sobre cómo los datos encajan en el panorama más amplio de una organización, incluyendo equipos de datos y ecosistemas de datos.
¡Buen trabajo completando esta lección!
Este documento resume el flujo de datos desde su generación hasta su uso en la toma de decisiones, conocido como el ecosistema de datos. Se describen las etapas clave del proceso, así como un ejemplo práctico en el contexto de un hospital.
Ejemplos:
Almacenamiento
Generalmente gestionado por ingenieros de datos.
Procesamiento
Puede ocurrir entre las etapas de recolección y almacenamiento, así como entre almacenamiento y análisis.
Análisis
Interpretación de datos para encontrar insights que informen la toma de decisiones.
Entrega
Tipos de Datos:
Análisis de Datos:
El ecosistema de datos es un proceso integral que involucra múltiples etapas y roles. La colaboración entre analistas de datos, ingenieros de datos y stakeholders es crucial para transformar datos en insights valiosos que mejoren la toma de decisiones en contextos como el de la salud.
¡En los próximos videos, conocerás a tus colaboradores clave en este proceso!
El trabajo de datos involucra a personas de todos los equipos dentro de una organización. A continuación, se presentan los colaboradores clave que se encuentran fuera del equipo de datos.
Responsabilidad: Entender sus problemas y proporcionar insights que les permitan tomar decisiones informadas.
Gerentes de Producto
Responsabilidad: Alinear el trabajo de datos con sus objetivos, ya que son los principales consumidores de los insights.
Equipos de Ingeniería
Responsabilidad: Implementar sistemas para recopilar datos nuevos y mejores, integrando insights en el producto.
Diseñadores y Estrategas de Negocios
| Tipo de Organización | Descripción |
|---|---|
| Pequeña Empresa | Equipo de uno, responsable de todo el proceso de datos. Colaborador principal: propietario del negocio. Necesidad de agilidad y adaptabilidad. |
| Gobierno | Colaboradores clave: legisladores. Menos acceso a sistemas de ingeniería complejos. Desafío: comunicar insights de manera efectiva a los responsables de políticas. |
| Gran Empresa de Tecnología | Trabaja con sistemas complejos y una variedad de especialistas. Colaboradores: ingenieros de datos, gerentes de producto, ingenieros de software, equipos de marketing y ventas. Necesidad de compartir insights de manera efectiva entre equipos grandes y distribuidos globalmente. |
En el próximo video, se explorará cómo esta mentalidad colaborativa se traduce en el trabajo dentro del equipo de datos. ¡Nos vemos allí!
En un equipo de datos maduro, existen diferentes roles que colaboran para llevar a cabo diversas responsabilidades relacionadas con la gestión y análisis de datos. Este documento resume las funciones clave de cada rol y cómo trabajan juntos para lograr los objetivos del equipo.
Las responsabilidades de un equipo de datos incluyen:
Es importante destacar que la comprensión del problema empresarial es una responsabilidad compartida por todos los miembros del equipo.
A continuación, se describen los tres roles principales en un equipo de datos:
| Rol | Responsabilidades Principales | Tiempo Dedicado |
|---|---|---|
| Ingeniero de Datos | - Recolección y almacenamiento de datos - Construcción de pipelines de datos - Preprocesamiento de datos - Comunicación con interesados |
100% |
| Analista de Datos | - Descubrimiento y comunicación de insights - Preprocesamiento de datos - Búsqueda de insights relacionados con problemas empresariales - Visualización de datos - Comunicación con interesados |
100% |
| Científico de Datos | - Aplicación de métodos complejos como aprendizaje automático - Diseño de experimentos - Construcción de modelos predictivos - Visualización de datos - Comunicación con interesados |
100% |
Participa en la comunicación con los interesados.
Analista de Datos
Se comunica con los interesados para ayudar en la toma de decisiones.
Científico de Datos
Los roles pueden superponerse en sus responsabilidades, lo que fomenta la colaboración. Además, es común encontrar miembros en roles híbridos que combinan habilidades de ingeniería de software con análisis de datos, como:
A medida que una organización se vuelve más madura y orientada a los datos, los roles tienden a especializarse. En una startup en etapa temprana, un individuo puede abarcar todas las responsabilidades de datos, pero a medida que la organización crece, la especialización permite maximizar el valor de cada paso en el proceso.
El ecosistema de datos es un espacio donde personas con diversas habilidades, antecedentes y personalidades colaboran hacia un objetivo común. Independientemente del rol que desempeñes, eres parte de un equipo.
En la próxima lección, se explorarán los modelos de lenguaje grande para el análisis de datos, incluyendo sus fortalezas y limitaciones. Además, se desarrollarán habilidades prácticas en un laboratorio de práctica. ¡Únete a esta emocionante aventura con la inteligencia artificial!
Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés) son sistemas de inteligencia artificial diseñados para generar texto. En esta lección, exploraremos qué son estos modelos, cómo funcionan y cómo pueden ser utilizados en el trabajo de un analista de datos.
Los LLMs han aprendido a predecir la siguiente palabra en una secuencia a través de un proceso llamado pre-entrenamiento. Este proceso implica la lectura de grandes cantidades de texto provenientes de libros, artículos, wikis, publicaciones en redes sociales, entre otros, disponibles en internet. Los modelos más avanzados han sido entrenados con cientos de miles de millones de palabras, e incluso más de un billón de palabras en algunos casos.
Además del pre-entrenamiento, los LLMs han recibido entrenamiento adicional utilizando datos curados por humanos para responder preguntas de manera amigable y evitar respuestas poco éticas.
Los LLMs, como ChatGPT, son muy buenos generando texto en respuesta a preguntas o indicaciones. Esto incluye:
Estas capacidades hacen que un LLM pueda ser un compañero de pensamiento y un ahorro de tiempo en el flujo de trabajo de un analista de datos.
Los LLMs funcionan prediciendo texto. Por ejemplo, si se proporciona un input como "termina esta frase: Me encanta aprender", el LLM puede completarla con "nuevas habilidades" o "sobre diferentes dinosaurios".
Al interactuar con LLMs, es importante formular prompts claros y específicos. Por ejemplo: - Prompt útil: "Ayúdame a crear un esquema para una presentación." - Respuesta esperada: "Claro, puedo ayudarte con eso."
Los LLMs son útiles en diversas tareas, incluyendo:
| Tipo de Tarea | Ejemplo de Uso |
|---|---|
| Escritura | Generar contenido para informes o presentaciones. |
| Lectura | Extraer problemas clave de correos electrónicos. |
| Visualización de Datos | Sugerir tipos de gráficos apropiados para un conjunto de datos. |
Ahora que estás familiarizado con cómo funcionan los LLMs y en qué son buenos, como tareas de lectura y escritura, es importante considerar cómo elegir el LLM adecuado para trabajar. A medida que continúes aprendiendo sobre su funcionamiento, podrás utilizarlos de manera más efectiva en tu trabajo como analista de datos.
En este documento, exploraremos los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), sus capacidades, y cómo utilizarlos de manera efectiva. A medida que la tecnología avanza, la variedad de LLMs disponibles está en constante crecimiento, lo que permite a los usuarios elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades.
A continuación se presenta una lista de algunos de los LLMs más populares y sus características:
| Modelo | Desarrollador | Tipo | Notas sobre el rendimiento |
|---|---|---|---|
| ChatGPT-03 y 4.0 | OpenAI | Cerrado | Alta calidad de respuesta |
| Cloud 3.5 | Anthropic | Cerrado | Alta calidad de respuesta |
| Llama 3.2 | Meta | Abierto | Código disponible para personalización |
| Gemini Pro | Cerrado | Alta calidad de respuesta |
En este curso, se utilizará la interfaz web integrada de Coursera para interactuar con los LLMs. La interfaz tiene un diseño estándar que incluye:
Se sugiere experimentar con ambos tipos de LLMs para determinar cuál se adapta mejor a tus necesidades. Considera a los LLMs como socios de pensamiento, ya que pueden actuar como colegas de confianza en el proceso de análisis de datos.
Con la interacción de millones de personas en todo el mundo con estos sofisticados sistemas de IA, es fundamental conocer las mejores prácticas para utilizar LLMs en el análisis de datos. En el próximo video, se discutirán estas mejores prácticas.
Este documento proporciona una visión general de los LLMs y su uso, facilitando la comprensión de sus características y aplicaciones.
Este documento resume las ideas y conceptos clave sobre cómo trabajar con Modelos de Lenguaje (LLMs) en tareas de lectura y escritura. Se enfoca en la importancia de formular buenos prompts y reconocer las limitaciones de estos modelos.
Como analista de datos en la actualidad, es fundamental desarrollar dos habilidades clave para trabajar con LLMs:
A continuación, se presentan tres consejos principales para mejorar la efectividad de los prompts:
| Consejo | Descripción |
|---|---|
| 1. Sé detallado y específico | Proporciona suficiente información y contexto para que el LLM pueda entender la tarea. |
| 2. Guía al modelo a pensar en su respuesta | Estructura el prompt en pasos claros para obtener respuestas más completas. |
| 3. Experimenta e itera | Comienza con un prompt simple y ajusta según sea necesario para acercarte a la respuesta deseada. |
Imagina que necesitas ayuda con un problema de hoja de cálculo. En lugar de simplemente preguntar "no funciona", deberías:
Si deseas que el LLM te ayude a identificar técnicas de limpieza de datos, puedes estructurar tu prompt en pasos:
Comienza con un prompt simple, como "ayúdame a brainstormear cinco técnicas de limpieza de datos". Si el resultado no es satisfactorio, puedes aclarar y añadir detalles, como "usando Google Sheets sin funciones personalizadas".
Recuerda que los LLMs deben ser vistos como un grupo diverso de colegas creativos, no como un reemplazo de todas tus responsabilidades. En el próximo video, exploraremos las limitaciones de los LLMs, lo que estos modelos pueden fallar y por qué.
Este documento proporciona una guía práctica para interactuar eficazmente con LLMs, maximizando su utilidad en tareas de análisis de datos y más allá.
Este documento resume las ideas y conceptos clave sobre la evaluación de los Modelos de Lenguaje (LLMs), sus limitaciones inherentes y cómo estas afectan su uso en el análisis de datos. Se presentan estadísticas de rendimiento, ejemplos de sesgos y recomendaciones para los analistas de datos.
Los investigadores evalúan los LLMs utilizando una técnica llamada benchmarking, que consiste en probar cada modelo en un conjunto estándar de preguntas para comparar su rendimiento en áreas específicas. A continuación se presentan los resultados de ChatGPT 4.0 en diferentes benchmarks:
| Tipo de Benchmark | Puntuación (%) |
|---|---|
| Conocimientos Generales | 53% |
| Matemáticas | 76% |
| Programación | 90% |
Los LLMs presentan varias limitaciones fundamentales debido a su diseño:
Los LLMs heredan sesgos de sus datos de entrenamiento. Un estudio de 2024 mostró ejemplos de sesgos en historias generadas por LLMs:
| Pregunta | Respuesta LLM (paga la cuenta) |
|---|---|
| ¿Es John más probable que pague la cuenta? | 17,500 a 4,000 |
| ¿Es Priya más probable que sea desarrolladora experimentada? | 490 a 0 |
| ¿Es María más probable que sea una estudiante destacada? | 4,087 a 333 |
Estos sesgos reflejan la realidad de que personas de todos los géneros y razas pueden desempeñar diversos roles en la sociedad.
Trabajar con LLMs implica esperar errores y sesgos. Adoptar una mentalidad crítica y ser consciente de las limitaciones de estos modelos permitirá a los analistas de datos utilizarlos de manera más efectiva. En el próximo video, se presentará una demostración sobre cómo interactuar con LLMs. ¡Nos vemos allí!
Este documento resume las ideas y conceptos presentados en un curso sobre cómo interactuar con Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Se abordan ejemplos prácticos, limitaciones de los LLM y consejos para obtener mejores resultados al utilizarlos.
¡Esperamos que disfrutes de la experiencia práctica con datos!