Data Scientist Avanzado

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De acuerdo con la Ley 3/2018 relativa al tratamiento de datos personales, le comunicamos que trataremos sus datos con el fin de tramitar y atender su solicitud de información y gestionar el envío de comunicaciones comerciales e información de interés. La Cámara de Bilbao conservará estos datos durante un periodo de 10 años y mientras no solicite su baja. Éstos podrán ser cedidos a entidades colaboradoras relacionadas con los servicios solicitados. Para ejercer los derechos de acceso, rectificación, limitación de tratamiento, supresión, portabilidad y oposición puede dirigir petición a la dirección electrónica lopd@camarabilbao.com. Para más información ver Política de privacidad. En cualquier caso, podrá presentar la reclamación correspondiente ante la Agencia Española de Protección de Datos.

Sí, consiento que CÁMARABILBAO trate los datos personales proporcionados con la finalidad de gestionar el envío de comunicaciones comerciales para la venta de productos y/o prestación de servicios destinados a empresas y particulares, e información de interés.

DURACIÓN

Del 7 de febrero al 12 de abril de 2025 | 100 horas
HORARIO

Viernes de 16.00h. a 21.00h. y sábado 9.00h. a 14.00h.

BONIFICABLE POR FUNDAE

COLECTIVO GAIA 10% DESCUENTO

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INSCRÍBETE

Con el curso Data Scientist Avanzado aprenderás todo sobre el proceso de preprocesamiento y visualización de datos, las técnicas más empleadas y los procesos a seguir para sacar el máximo rendimiento al dato. Así mismo, profundizarás en los conceptos de machine y deep learning.

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Preprocesamiento y visualización de datos, machine learning y deep learning.

Dirigido a…

Directivos y Responsables de área
Graduados/as en Ingeniería e Ingenieros/as técnicos/as Universitarios con carreras relacionadas con Empresa, economía, datos y tecnología.

Salidas profesionales

Data Scientist y/o Data Manager
Técnico/a en Big Data
Analista de datos
Técnico/a en Business Intelligence
Facilitador/a de proyectos 4.0
Gestor/a de proyectos 4.0

Estructura del curso

Módulo de Matemáticas y estadística

Estadística y Econometría:
- Probabilidad.
- Modelos de Distribución Discreta.
- Modelos de Distribución Continua.
- Distribución Normal.
- Estimación.
- Contraste de Hipótesis.
- Tabla ANOVA.
- Estadísticos Básicos y Regresión Lineal.
Álgebra Lineal:
- Vectores.
- Espacios Vectoriales.
- Matrices.
- Cuerpos.
- Sistemas.
- Función de Coste y Mínimos Cuadrados Ordinarios.
- Optimización.