Presencial en Madrid
También en Modalidad: Online
16 Semanas
Modalidad Abierta
Aprende Python, SQL, Looker (Google Data Studio), Streamlit y Estadísticas para convertirte en analista de datos y formar parte de un equipo técnico en cualquier compañía. Crea tus propios modelos predictivos con Python, Pandas, Numpy, etc. Utiliza algoritmos predictivos como vecinos cercanos, árboles de decisión, entre otros muchos. Y emplea algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Practica con escenarios comerciales de la vida real, típicos en los negocios y aprende a utilizar algunas de las herramientas utilizadas en la industria.
Garantía de empleo
- Obtenga un trabajo dentro de los 180 días posteriores a la graduación o recupere su dinero.
- Completa las etapas de nuestro proceso de apoyo a la carrera.
- Acceda a una red de contratación de 5000 socios.
- Ambos nos comprometemos con tu futura carrera.
Gracias a nuestra creciente lista de aliados, tenemos ofertas de trabajo locales e internacionales para nuestros estudiantes a diario. Junto con nuestro servicio GeekFORCE (Career Support), nos complace tener ~ 86% de nuestros estudiantes contratados dentro de los 100 días o menos desde el día de graduación.
Nuestro bootcamp de data science está enfocado en brindar todas las herramientas y el apoyo necesario para que puedas triunfar en este campo.
MENTORÍAS ILIMITADAS: Obtén soporte experto para todas tus preguntas. Nuestros mentores están siempre disponibles en línea, listos para ayudarte desde el primer día hasta siempre.
PROPORCIÓN PROFESOR ESTUDIANTE 1:7: Experimenta una atención perzonalizada con nuestra proporción profesor-alumno superior a la media.
APOYO PROFESIONAL PERSONALIZADO: Recibe asesoramiento, orientación y formación ilimitados adaptados a tu perfil único y a tus ofertas de trabajo específicas.
No se necesita experiencia previa
Python: Empezaremos con un 'prework' de 2 semanas, donde aprenderás o repasarás cómo construir algoritmos utilizando funciones, condicionales y otros elementos de Python.
Fundamentos: Vamos a aplicar los conceptos de Álgebra Lineal más utilizados en Data Science y Machine Learning. Matrices y Vectores, Funciones F(x) y relaciones entre variables.
Recolecta:En este módulo trabajarás con Python para conectarte a bases de datos SQL, aprenderás la sintaxis de SQL para consultar y manipular esos datos, cargar y descargar archivos estáticos CSV, JSON.
Manipula: Técnicas de visualización de datos para entender la muestra y desarrollar las diferentes estrategias para limpiar y mejorar tu dataset: Ingeniería de Features, Outliers, Datos Faltántes, Feature encoding, Feature Scaling.
Modela: Uno a uno iremos revisando los algoritmos y modelos predictivos mas utilizados en la industria: Supervisados y No Supervisados.
Despliega: e llevaremos de la mano durante todo el ciclo de desarrollo de software detrás de la solución. Machine Learning Operations (MLOps), así como privacidad, seguridad y ética.
Projecto Final: Trabajarás en equipo para escoger un problema real.
DE POR VIDA: Sigue recibiendo la ayuda de la academia de por vida.
El término "big data" se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que son difíciles de gestionar, procesar y analizar utilizando herramientas tradicionales de procesamiento de datos.
El objetivo del análisis de big data es descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos, con el fin de obtener información significativa y valiosa que pueda ser utilizada para tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia, identificar oportunidades comerciales, predecir comportamientos futuros, entre otros...
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