La importancia de los datos en el panorama digital actual es innegable. Los modelos de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático se han convertido en el tema de conversación, cautivando la imaginación de muchos. Sin embargo, todavía existe un ámbito relativamente inexplorado para los testers en el mundo de la Ciencia de Datos.
En esta presentación esclarecedora, nos embarcaremos en un viaje a través de la exploración personal de la ponente en las pruebas de modelos de Ciencia de Datos y el valor que aportó a un campo en el que nunca había trabajado anteriormente. El objetivo es inspirar a los testers a adentrarse en el mundo de los modelos de Ciencia de Datos y descubrir su impacto potencial.
Profundizaremos en los aspectos fundamentales de la Ciencia de Datos, comprendiendo el papel crucial que desempeñan los datos en la formación de modelos. Exploraremos cómo entrenar modelos de Ciencia de Datos teniendo en cuenta diferentes perfiles de usuarios, asegurando su relevancia y efectividad. Además, discutiremos los procesos y estrategias necesarios para capturar resultados de salida precisos, al mismo tiempo que garantizamos que los beneficiarios finales, los consumidores, obtengan sus ventajas.
En resumen, nos enfocaremos en asegurar la calidad de los modelos y generar confianza en los resultados que proporcionamos a los consumidores. Únete a Laveena Ramchandani, una experimentada Responsable de Pruebas experta en diversas herramientas de pruebas y análisis de software, quien tiene como objetivo brindar ideas valiosas e inspirar a otros en el mundo de las pruebas a través de su trabajo.
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