BOOTCAMP Data Science A Tu Ritmo

1.495,00

Conviértete en Analista de Datos con nuestro Bootcamp de Data Science. Adquiere una sólida comprensión de habilidades fundamentales como Git, Python y MySQL. Con este curso de Data Science aprenderás sobre Inteligencia Artificial y cómo aprovechar los datos para entrenar modelos que no solo entiendan patrones, sino que también tomen decisiones inteligentes.

Trabaja y aprende desde casa en proyectos prácticos que fortalecerán tu portfolio y te proporcionarán una mejor comprensión de cómo es la vida como profesional de datos.

Modalidad

A Tu Ritmo

Duración

120 horas

Fecha de inicio:

Cuando quieras

Precio:

1.495€

Opciones de financiación

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CONOCE A TUS PROFESORES

Contamos con un profesorado de profesionales en activo en grandes empresas.

Profesor del curso data science

Salvador Fernández

Product Owner Data Analytics en Heidelberg Materiales
Profesor del curso data science

Andrés Matesanz

Computer Vision Lead en Sngular
Persona con los brazos cruzados. Es el profesor del curso data science

Jorge Rincón

Data Manager en IE Business School
Profesor que imparte el curso de data science

Rubén Carmona

Data Analytics Lead en Ingelectus
Profesor del curso data science

José Novo

Data Scientist & Data Analytics en O2 España
Profesora del Curso Data Science

Larissa Soares

Data Scientist & Celonis Application Manager en Bayer
Dossier del bootcamp de data science online de code space

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TEMARIO DEL BOOTCAMP DE DATA SCIENCE

  1. STORYTELLING
    • Storytelling
    • Comunicación efectiva
    • Gráficos efectivos
  2. DATA ANALYTICS & BASE DE DATOS, AWS
    • Introducción a las BBDD.
    • Bases de datos relacionales.
    • Modelo Entidad-Relación.
    • Nuestro setup (despliegue de una bbdd en la nube, clientes SQL, integración con python)
    • SQL (DCL, DDL, DML)
    • Herramientas adicionales
  3. HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS
    • Introducción a las herramientas de explotación de datos.
    • Power BI.
    • Conectores Power BI.
    • ETL process en Power BI.
    • Dashboards en Power BI
  4. BUSINESS CARE
    • Puesta en común de las correcciones.
    • Exposición con jurado, de los dashboards y el análisis de datos implementado
  1. INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
    • La Industria 4.0.
    • Estadística Básica para Data Scientists.
    • Introducción a Python: Programación Orientada a Objetos
    • Introducción a Python: Numpy y Pandas.
  2. DATA ACQUISITION Y DATA WRANGLING
    • Principales librerías para realizar adquisiciones de datos (SQLAlquemy, Request, Selenium, Urblib, BeautifulSoup, Pandas, JSON, Scikit-learn)
    • Bases de datos. Crear conector y utilizar pandas con SQL.
    • APIs. Explorar la posibilidad de recibir diferentes tipologías de respuestas.
    • Web Scrapping. Posibles técnicas que pueden ser utilizadas.
    • Manipulación de datos. Diferentes técnicas para realizar featuring engineering. Respuestas a principales problemas a los que enfrentarse (diccionarios de datos, problemas de granularidad).
  3. EXPLORATORY DATA ANALYSIS (EDA) & INSIGHT DISCOVERY
    • Principales librerías para realizar un análisis exploratorio (Dash, Matplotlib, Seaborn, Streamlit, SciPy).
    • Importancia de hacer un EDA antes de desarrollar un modelo estadístico/ML.
    • Principales tipos de gráficos y principales formas de representar la información utilizando estadísticos descriptivos (media, mediana, desviación).
    • Diferencia entre variables cualitativas y cuantitativas.
    • Cualitativas. Posibles formas de captar correlación (no causalidad). Análisis de relevancia de atributos (IV, WoE).
    • Cuantitativas. Posibles formas de captar correlación (no causalidad).
    • Distribuciones de datos y el teorema central del limite.
    • Posibles test para utilizar en análisis exploratorios. Análisis univariados, bivariados y multivariados.
  4. METODOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA DATA SCIENCE
    • Principales herramientas de uso del Data Scientist (Anaconda, VSCode, Google Colab).
    • Introduccion al Machine Learning y la Inteligencia Artificial.
    • Aprendizaje Supervisado: clasificación VS regresión.
    • Aprendizaje No Supervisado: clustering.
    • Proceso de ajuste de modelo.
    • Mi primer modelo predictivo
    • Principales desafíos del Data Scientist
  5. ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING
    • Modelos de clasifificación y regresión
    • Aprendizaje No Supervisado: clustering.
    • Deep Learning.
    • Esto es una carrera de fondo: recomendaciones para continuar el aprendizaje.
    • Caso de Uso: caracterización del problema, EDA, selección de modelos, aprendizaje y testing, conclusiones
  6. VALIDACIÓN DE RESULTADOS DEL MODELO Y TUNEO
    • Intro a MLOps qué es y por qué es tan importante
    • MLFlow: nuestra herramienta de MLOps
    • Manos a la obra: pipe de MLOps end-to-end
    • Advanced MLOps
    • Práctica: Mi modelo a competición I: encapsulando el modelo en una API
    • Práctica: Mi modelo a competición II: procesamiento de datos en tiempo real.

Tendrás la oportunidad de trabajar en un proyecto final con datos de empresas reales. De este modo, podrás poner en práctica todos los conocimientos adquiridos en el Work Camp.

El objetivo es crear valor a partir de los datos que nos dan las empresas mediante un grupo colaborativo.

Para ello, contarás con el apoyo del profesorado, que compartirá su experiencia contigo.

MODALIDAD

A tu Ritmo

Podrás estudiar a tu ritmo, donde y cuando quieras. Tendrás acceso a clases grabadas y tutorizaciones a través de nuestro campus, además accederás a recursos formativos extras durante 6 meses.

Estas son algunas de nuestras empresas Partners

Curso con financiación

Disponemos de distintas formas de financiación, siempre adaptándonos a lo que mejor te encaje. Podrás financiar el contenido del Bootcamp en 12 meses sin intereses*, pudiendo aportar la cantidad inicial que decidas.

*Consultar a nuestras asesoras opciones de financiación

Financiación con Sabadell (sin intereses)

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