
Explora el impacto social de la Inteligencia Artificial y su potencial en diversos campos, destacando la responsabilidad en su uso y creación para un consumo digital consciente.

Exploración de la transformación digital: impacto en la vida cotidiana, desafíos empresariales y visión positiva del futuro tecnológico, con énfasis en Big Data e inteligencia artificial.

Aprende a crear un laboratorio de Big Data utilizando Spark y MicroK8s. Descubre cómo emular una arquitectura de datos y practica habilidades esenciales para el análisis de grandes volúmenes de información.

Aprende a monitorear eficazmente tu servidor Ubuntu utilizando Telegraf, InfluxDB y Grafana. Configura estas herramientas para recolectar, almacenar y visualizar métricas en tiempo real.

Explora Apache Arrow como formato columnar eficiente para análisis de datos, abordando diseños de memoria, tipos lógicos, serialización y estructuras avanzadas con ejemplos prácticos.

Aprende a utilizar Databricks FS para acceder a archivos en Azure Blob, AWS S3 y Google Cloud Storage, mejorando tus habilidades en MLOps y ciencia de datos.

Crea un chain Retrieval QA con Langchain, Faiss y OpenAI. Aprende a salvar componentes en MLFLOW Databricks y realizar inferencias usando la chain creada.

Aprende a utilizar dbutils en tu espacio de trabajo Databricks para mejorar tus proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos.

Aprende a utilizar la librería DButils en Databricks para optimizar tus proyectos de Machine Learning y MLOps. Explora funcionalidades clave y mejora tu flujo de trabajo.

Aprende a utilizar OpenAI GPT-4 como revisor de código, encapsulándolo en un modelo Python de MLflow para implementarlo en una pipeline de Databricks.

Aprende LLMOps con MLFlow y Databricks: implementa y gestiona modelos de lenguaje a gran escala utilizando herramientas de vanguardia en español.

Aprende a integrar Databricks Secrets con Azure KeyVault para gestionar de forma segura las credenciales en proyectos de Machine Learning y MLOps.

Explora LLMs con HuggingFace Transformers en Databricks: summarization, traducción, análisis de sentimientos, zero-shot y few-shot prompting.

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects, utilizando Docker y Databricks para logging y tracking en entornos de Machine Learning.

Domina la API REST v2 de Databricks para optimizar flujos de trabajo de ML y MLOps, mejorando la eficiencia en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Domina la API REST v2 de Databricks para ML y MLOps. Aprende a automatizar tareas, gestionar clústeres y optimizar flujos de trabajo en ciencia de datos.

Optimiza modelos de machine learning con Databricks, MLflow y Optuna. Aprende técnicas de ajuste de hiperparámetros usando XGBoost en un entorno práctico.

Optimiza modelos de machine learning con Databricks y MLflow, utilizando Hyperopt y XGBoost para ajuste de hiperparámetros.

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects, utilizando Databricks como repositorio de artefactos y servidor de seguimiento para registrar toda la actividad.

Explore Flink ML 2.2.0's new features, including online inference, feature engineering, and real-time log clustering applications in Alibaba's infrastructure.

Explore Xiaomi's data integration technology, including service evolution, self-developed engine capabilities, and platformization practices. Gain insights into real-world solutions for data synchronization and heterogeneous system integration.