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Charlas técnicas de AWS (AWS en Español)
Amazon Web Services (AWS) es una plataforma de cloud utilizada por todo el mundo, ofrece más de 180 servicios. Millones de clientes, desde startups a empresas distribuidas a lo largo y ancho del mundo con millones de usuarios. El podcast de Charlas Técnicas de AWS es el podcast definitivo para desarrolladores, devops, sysadmins y profesionales de la nube. En este podcast vamos a hablar sobre las últimas noticias y tendencias de la nube. También vamos a cubrir temas relevantes a la nube para que puedan aprender sobre estos temas. Escribinos a: podcast-aws-espanol@amazon.com
Charlas técnicas de AWS (AWS en Español)
#2.09 -Analisis de datos para MACHINE LEARNING
Hacer analisis de datos para machine learning es super especifico pero muy importante para tener datos de calidad y en cantidad. Estos datos son la base del entrenamiento de nuestros modelos y también cuando queremos hace predicciones tenemos que asegurarnos que los datos estan en un formato correcto para que el modelo lo pueda comprender.
Este es el episodio #2.09 del Podcast de Charlas Técnicas de AWS.
Y hablamos de todas los procesos que le tenemos que hacer a nuestros datos para poder usarlos en modelos de machine learning. Hablamos de herramientas de open source y de AWS.
00:00 - Introducción y recap del episodio anterior
02:14 - Ciencia de datos para machine learning
07:05 - Como sabemos cuantos datos y su calidad?
09:15 - Herramientas para data wrangling Open source
13:30 - Herramientas para data wrangling de AWS
20:27 - Transformaciones sobre binarios 24/24
25:10 - Transformaciones para ML
35:10 - Sagemaker Data Wrangler
39:05 - Etiquetar la información
48:58 - Features store
54:53 - Datos justos y sin sesgo
01:01:35 - En el proximo episodio
🔗 Links mencionados en este episodio:
- Encontrá a Javier Ramirez en las redes: https://twitter.com/supercoco9
- Link a Innovate - https://aws.amazon.com/events/aws-innovate/machine-learning/
- Episodio anterior donde hablamos de Machine learning: https://youtu.be/ej21aS52Nak
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