Curso de Gemini para Científicos de Datos — para equipos de datos

Activación de Gemini en Google Workspace

Acceso desde Google Colab y Jupyter Notebooks

Integración con BigQuery para datasets masivos

Conexión con Vertex AI para modelado avanzado

Configuración de Looker Studio con Gemini

Accesos y roles recomendados en GCP

Gemini en entornos locales vs en la nube

Configuración de entornos de prueba y producción

Recomendaciones de hardware y conectividad

Seguridad inicial en proyectos de datos

Generación de código en Python para exploración inicial

Gemini en consultas SQL en BigQuery

Sugerencias automáticas de limpieza de datos

Identificación de outliers y valores nulos

Normalización y escalado con Gemini

Transformación de variables categóricas

Automatización de pipelines ETL básicos

Explicación de estadísticas descriptivas

Ejemplos en conjuntos de datos reales

Buenas prácticas en preprocesamiento con IA

Creación de gráficos con Gemini en Python

Generación de dashboards con Looker Studio

Análisis de correlaciones automáticas

Interpretación de distribuciones estadísticas

Identificación de patrones iniciales en datos

Resúmenes explicativos en lenguaje natural

Gemini para automatizar reportes de EDA

Comparación de grupos y segmentaciones

Limitaciones del análisis automático

Buenas prácticas

Generación de modelos predictivos básicos

Gemini en clasificación y regresión

Creación de pipelines de ML en Vertex AI

Explicación de métricas de rendimiento

Comparación de algoritmos sugeridos por Gemini

Generación de código en scikit-learn y TensorFlow

Automatización de validaciones cruzadas

Ejemplos de predicción de churn y ventas

Riesgos de sobreajuste y cómo mitigarlos

Buenas prácticas

Gemini en clustering y segmentación de clientes

Aplicaciones en reducción de dimensionalidad

Generación de código para K-Means y DBSCAN

Interpretación de resultados de agrupación

Gemini en detección de anomalías

Casos de uso en análisis de mercado

Integración con BigQuery ML para clustering

Automatización de visualizaciones de clusters

Precauciones en interpretación de grupos

Buenas prácticas

Predicción de demanda con Gemini y ML

Automatización de modelos de series temporales

Creación de modelos ARIMA y Prophet

Interpretación de tendencias y estacionalidad

Integración con Vertex AI Forecasting

Casos prácticos en ventas y logística

Evaluación de métricas de predicción

Generación de reportes predictivos en lenguaje natural

Limitaciones en forecasting automático

Buenas prácticas

Extracción de insights de textos con Gemini

Análisis de sentimiento en reseñas y redes sociales

Generación de embeddings con Vertex AI y Gemini

Gemini en clasificación de texto

Resúmenes automáticos de documentos largos

Creación de prompts para análisis semántico

Casos prácticos en análisis de atención al cliente

Integración con BigQuery ML para NLP

Limitaciones en detección de sesgos

Buenas prácticas

Gemini en clasificación de imágenes

Análisis de patrones en imágenes médicas e industriales

Creación de datasets etiquetados con Gemini

Integración con Vertex AI Vision

Automatización de pipelines de computer vision

Interpretación de métricas de visión

Casos prácticos en retail y seguridad

Riesgos de uso de datos sensibles visuales

Gemini en generación de imágenes explicativas

Buenas prácticas

Conexión de Gemini con APIs externas

Gemini en integración de datos IoT

Procesamiento de logs con BigQuery

Gemini en pipelines de datos en tiempo real

Integración con herramientas de streaming (Pub/Sub, Dataflow)

Aplicación en casos de marketing y operaciones

Automatización de limpieza de datos multicanal

Visualización unificada en Looker Studio

Precauciones en gobernanza de datos

Buenas prácticas

Diseño de prompts para generación de código

Prompts para explicación de modelos ML

Prompts para análisis estadístico

Gemini en prompts de optimización de queries

Uso de chain-of-thought en proyectos de datos

Librerías internas de prompts para equipos de datos

Ejemplos de prompts en Python y SQL

Errores comunes en prompts de data science

Adaptación de prompts a diferentes proyectos

Buenas prácticas

Protección de datos sensibles en Gemini

Cumplimiento de RGPD en análisis con IA

Anonimización de datasets antes del procesamiento

Roles y permisos en GCP para científicos de datos

Auditoría de uso de Gemini en entornos corporativos

Separación de entornos de desarrollo y producción

Limitaciones de Gemini en datos confidenciales

Supervisión humana en decisiones críticas

Normativas aplicables en ciencia de datos con IA

Buenas prácticas

Selección de un dataset real

Limpieza y preprocesamiento con Gemini

Exploración de datos y visualizaciones automatizadas

Creación de modelo predictivo en Vertex AI

Análisis de resultados con Gemini

Automatización de reportes explicativos

Integración con Looker Studio

Evaluación de KPIs del modelo

Documentación del pipeline generado