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Curso bootcamp en data science del centro MIOTI. Tech Business School

Programa de Curso bootcamp en data science

Centro Premium

Modalidad: Presencial
Duración 400 horas
Precio: 7000 €
Localización: Madrid
Becas del 30%

Descripción

Al finalizar el curso tendrás la posibilidad de conocer empresas colaboradoras que buscan perfiles como el tuyo para que puedas ser parte de su equipo de trabajo.

Hoy en día el Data Science es una de las especializaciones más demandadas, y es por eso que nos encargaremos de formar jóvenes capaces de interpretar y analizar los datos para alcanzar objetivos de negocio. Te formarás desde programación en Python hasta los últimos modelos de redes neuronales profundas y computer visión. Aprenderás de la mano de datasets, formándote con casos prácticos de empresas que te ayudarán a implementar lo aprendido desde el primer día. 

A quién va dirigido

Apasionados por la tecnología que deseen ser parte de este grupo laboral de gran importancia y proyección a futuro.

Objetivos

Nos encargaremos de brindar a los alumnos las destrezas y competencias que se requieren para ser parte de un equipo de Data Science , desarrollando su trabajo de manera profesional.

Temario

Introducción a Data Science

Introducción a MIOTI. Explicación de herramientas y contenidos que se van a utilizar durante el curso

Data Science Fundamentals

Introducción a conceptos fundamentales de data science. Presentación del marco de referencia general.

Python for Beginners

Fundamentos básicos de la programación en base Python necesaria para su posterior uso en Data Science y las tecnologías IA.

Data Science with Python

Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).

Databases & SQL

Introducción a las principales bases de datos y el lenguaje SQL, aprender las últimas técnicas de almacenaje, manipulación y extracción de datos grabados en BBDD relacionales.

Data Strategy

Introducción a la gestión de los datos para alcanzar ventajas analíticas y conseguir nuestros objetivos de crecimiento

Statistics for DS

Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos

Data Visualization

Herramientas para visualización de datos.Introducción a las técnicas y librerías más utilizadas

Big Data for DS

Análisis de arquitecturas y modelos de adopción con las tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos.

DS for Business

Aplicaciones prácticas de la AI para negocio, Algorithm Driven Companies, Skills Transformations, Data Driven Companies

Data Storytelling

Estrategias para conectar los análisis de datos con los objetivos de negocio, desarrollar historias que conecten con distintos tipos de audiencias y métodos de presentar de forma creativa los datos.

Soft Skills 

Expertos profesionales darán una clase magistral de como presentar proyectos y skills de oratoria y negociación

Data Preprocessing

¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.

Predictive Analytics

Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.

Machine Learning

Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. Construcción de datasets y evaluación de resultados.

Computer Vision

Introducción a conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Recorrido teórico práctico de las principales técnicas.

Machine Learning II

Introducción a los principales algoritmos de aprendizaje supervisado – bayes, vectores de soporte, regresiones, y no supervisado y su aplicación

Natural Language Processing

Conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural.

Deep Learning

Conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Se utilizan las herramientas más importantes y se implementan soluciones.

Machine Learning II

Técnicas avanzadas de Machine Learning. Revisión del estado del arte actual y el futuro del machine learning

Final project

Desarrollo de un proyecto final para afianzar los conocimientos adquiridos durante el programa.

Titulación obtenida

Recibirás una titulación que acredita los conocimientos obtenidos.

Requisitos

ENVÍA TU CV

Déjanos conocer tu perfil para confirmar que este curso es el que necesitas.

ENTREVISTA

Es la oportunidad de poder conocernos y aclarar las dudas que tengas.

ADMISIÓN

Nuestro comité de admisiones valorará tu candidatura y motivación.

Información Adicional

Salidas profesionales

  1. Data Analyst 
  2. Data Scientist
  3. Data Engineer
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