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.
  • DURACIÓN

    Del 4 de febrero al 30 de abril de 2022 | 90 horas

  • HORARIO

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

  • MODALIDAD

    Online y presencial

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.

Estructura del curso:

  • Módulo 4: Preprocesamiento y visualización de datos
    • Análisis preliminar de las variables.
    • Gráficos básicos.
    • Tratamiento de fechas.
    • Correcciones masivas de errores topográficos.
    • Unión de tablas.
    • Filtrado.
    • Modificaciones avanzadas.
    • Tratamiento de valores perdidos.
    • Outliers.
  • Módulo 5: Machine learning
    • Definición.
    • Mapa conceptual y clasificación de modelos.
    • Nomalización de 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.
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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

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