Data Bootcamp

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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.
  • DURACIÓN

    Del 22 de octubre de 2021 al 30 de abril de 2022 | 310 horas

  • HORARIO

    Viernes de 16.00h. a 21.00h. y sábado 9.30h. a 14.00h.

  • MODALIDAD

    Online y presencial

Data BOOTCAMP es un programa de formación concebido de manera modular para personas que quieran adquirir un conocimiento práctico en la aplicación de la Inteligencia Artificial a resolver problemas y convertirse en un Data Scientist que conozca las mejores herramientas de Machine Learning y Deep Learning.

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Domina las principales técnicas cuantitativas y predictivas para elaborar modelos fiables de soluciones.

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

La duración del programa se estima en 310 horas más el proyecto y reto final.

Clases híbridas (presenciales y telepresenciales) en viernes y sábado que combinan enseñanzas teóricas con aplicación práctica en casos reales.

Durante todo el programa se realizarán trabajos prácticos que se evaluarán para constatar el nivel de progreso

Metodología

  • Project based learning: Democratizar la AI mediante retos prácticos durante la capacitación para un aprendizaje eficiente.
  • Empresas reales implicadas: Se realizan 6-8 retos de empresas reales en las tres últimas semanas con el asesoramiento de las empresas colaboradoras.
  • Mentores especializados: Un enfoque práctico de Learn-by-doing mediante un profesor magistral y un instructor práctico.
  • Acceso a talento con valor: Metodología específicamente orientada a crear capacidades en AI con aplicación inmediata en el entorno laboral.
  • Vigilancia tecnológica: Revisando tendencias y oportunidades de mercado a nivel nacional y global.

Objetivos

Los retos del Data Scientist están en poder interpretar un problema y explicarlo de forma objetiva y rigurosa, saber cómo obtener valor de la información que maneja y transformar todo ello en decisiones efectivas en función de los objetivos.

Módulos

Módulo 0: Pre programa

  • Introducción a la econometría.
  • Introducción a la computación.
  • Series Temporales.
  • Diseño de bases de datos relacionales.

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Introducción.
  • Evolución histórica.
  • Determinación del valor del dato.
  • Monetización del dato.
  • Creación de un equipo funcional.
  • Casos de uso.

Módulo 2: Captura de datos

  • Tipos de datos y su aplicación.
  • Tipos de datos según sus fuentes.
  • Captura de bases de datos.
  • Captura de internet.
  • Utilización de APIs.
  • Herramientas de captura: Scrapy, Beautifulsoup, Selenium,…

Módulo 3: Plataformas, bases de datos y procesamiento en “Cloud”

  • Diseño de bases de datos: relacionales y no relacionales.
  • Datawarehouse.
  • Procesos ETL.
  • Procesamiento en Cloud: Microsoft Azure, AWS, Google Plattaform.

Módulo 4: Preprocesamiento y visualización de datos

  • Análisis preliminar de las variables.
  • Gráficos básicos.
  • Tratamiento de fechas.
  • Correcciones masivas de errores tipográficos.
  • Unión de tablas.
  • Filtrado.
  • Modificaciones avanzadas.
  • Tratamiento de valores perdidos.
  • Outliers.

Módulo 5: Machine learning

  • Definición.
  • Mapa conceptual y clasificación de modelos.
  • Normalización de las variables.
  • Modelos supervisados: Clasificación (Regresión logística, KNN, Naive Bayes, Árbol de clasificación, C5.0, Random Forest, XGBoost) y Regresión (Árbol de regresión, Random Forest, XGBoost).
  • Modelos no supervisados: Clusterización y Reglas de asociación.

Módulo 6: Deep learning

  • Definición.
  • Redes neuronales.
  • Introducción a Keras.
  • Introducción a Tensorflow.
  • Lenguaje natural.
  • Visión artificial.
  • Proyecto.

Módulo 7: Visualización de datos

  • Qlikview.
  • IBM Cognos.
  • Power BI.
  • Tableau.
  • Oracle BI.
  • Microstrategy

Módulo 8: Proyecto/Reto final

  • Proyecto final sobre Big Data y/o Inteligencia Artificial.
  • Reto final donde varias empresas presentarán sus retos para que los alumnos busquen una solución como proyecto final.

¿Por qué el Data Bootcamp?

  • Carrera Profesional de futuro, una de las más demandadas y con potencial de crecimiento en el contexto laboral.

  • Conocer los datos, analizarlos y explotarlos generando información de valor, se ha convertido en la prioridad de la práctica totalidad de las empresas que desean ser competitivas.

  • Dar solución a problemas de Inteligencia Artificial se debe a los avances que están permitiendo la aplicación de técnicas Machine Learning sobre datos no estructurados (imágenes, sonidos, texto…).

  • El análisis de datos se está convirtiendo en una competencia transversal del empleado del siglo XXI. Cuantos más conocimientos se tienen, más valor se adquiere como profesional.

  • La ciencia de datos permite trabajar en distintos sectores y áreas de negocio: desde la agricultura hasta la industria pasando por la logística o turismo.

  • Contribuir a los procesos de transformación digital de las empresas.

Formación modular

Este programa cuenta con la posibilidad de estudiar individualmente los módulos que lo componen

Slide Introducción a la inteligencia artificial Más información Slide Captura de datos Más información Slide Plataformas, bases de datos y procesamiento en Cloud Más información Slide Preprocesamiento y visualización de datos Más información Slide Machine learning Más información Slide Deep learning Más información Slide Visualización de Datos Más información Slide Procesamiento de datos para Data Scientist Más información Slide Data Scientist Avanzado Más información

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De acuerdo con la Ley 2/2018 relativa al tratamiento de datos personales, le comunicamos que trataremos sus datos personales con el fin de tramitar y atender su solicitud y gestionar el envío de comunicaciones comerciales e información de interés. La Cámara de Bilbao conservará estos datos durante 10 años y mientras no solicite su baja. Estos podrán ser cedidos a entidades colaboradoras relacionadas con los servicios solicitados. Para ejercer los derechos de acceso, rectificación, limitación, supresión, portabilidad y oposición puede dirigir petición a la dirección electrónica: lopd@camarabilbao.com. Podrá presentar reclamación ante la Agencia Española de Protección de Datos.