Data Science 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 04 de noviembre de 2022 al 27 de mayo de 2023 | 340 horas

  • HORARIO

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

  • MODALIDAD

    Online y presencial

  • COLECTIVO GAIA 10% DESCUENTO

  • BONIFICABLE POR FUNDAE EN UN 85%

Data Science Bootcamp es un programa con el que aprenderás de forma práctica todo lo que necesitas para desarrollarte como Data Scientist. A través del programa, serás capaz de resolver los principales retos de la profesión. Junto a nuestros formadores, mentores y empresas del sector tecnológico, te guiaremos en un aprendizaje práctico y orientado a las necesidades del mercado laboral.

Aprenderás Python, sus librerías de análisis de datos y de Machine Learning y Deep Learning para construir y desplegar modelos de Inteligencia artificial para crear modelos predictivos y por tanto servir de apoyo en la toma de decisiones de la empresa.

¡Tú eres el próximo Data Scientist!

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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

Formación modular

El programa Data Science Bootcamp puede cursarse de forma completa o de manera modular. Elige el formato de curso que mejor se adapta a tus necesidades.

Módulo 0: Introducción a la programación

  • Introducción y operaciones básicas.
  • Mutaciones, Alias y Clonación de Listas.
  • Control de Flujo y Condicionales.
  • Iteraciones.
  • Funciones.
  • Recursividad.
  • Módulos y Archivos.
  • Ejercicios Prácticos.

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Introducción.
  • Evolución histórica – ¿Por qué ahora?
  • Posibilidades y límites de la Inteligencia Artificial.
  • Ejemplos Prácticos.

Módulo 2: Procesamiento y visualización de datos

  • Procesamiento de datos con Pandas y Seaborn
  • Modificaciones Básicas de datos.
  • Análisis Preliminar de Variables.
  • Gráficos Básicos.
  • Tratamiento de Fechas.
  • Correcciones Masivas de errores tipográficos.
  • Unión de Tablas.
  • Filtrado
  • Modificaciones Avanzadas.
  • Lectura de datos en SQL y MongoDB.

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Módulo 3: 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.
  • Introducción al webscrapping
  • Herramientas de captura Scrapy, Beautifulsoup, Selenium.

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Módulo 4: Plataformas, bases de datos y procesamiento en la nube

  • Diseño de bases de datos relacionales y no relacionales.
  • DatawareHouse.
  • Procesos ETL.
  • Procesamiento en Azure, AWS y Google

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Módulo 5: Matemáticas y estadística

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

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Módulo 6: Calidad del dato

  • Dimensiones de calidad del dato.
  • Detección y tratamiento de Outliers.
  • Tratamiento de Valores Perdidos.

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Módulo 7: Machine learning

  • Definición.
  • Mapa conceptual y clasificación de modelos.
  • Validación de Modelos.
  • Normalización de Variables.
  • Modelos Supervisados: Clasificación y Regresión.
  • Modelos no Supervisados

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Módulo 8: Deep learning

  • Definición.
  • Redes Neuronales densas.
  • Funciones de Activación.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural.
  • Visión Artificial.
  • Casos Prácticos.

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Módulo 9: Visualización de datos

  • Definición.
  • Introducción a la excelencia y visualización de datos.
  • Visualización y reporting efectiva.
  • Power BI.
  • Casos prácticos.

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Módulo 10: 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.

La duración del programa se estima en 340 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.

Aprenderás Python, sus librerías de análisis de datos y de Machine y Deep Learning para construir y desplegar modelos de Inteligencia artificial para crear modelos predictivos y por tanto servir de apoyo en la toma de decisiones de la empresa.

¿Por qué el Data Science 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.

En colaboración con

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