Data Science
Curso
En Madrid
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Curso
-
Lugar
Madrid
¿Te has preguntado nunca cómo Netflix recomienda tus peliculas favoritas? ¿Cómo Google Maps
predice la ruta más corta? o ¿cómo Amazon predice cuando vas a realizar la siguiente compra?
Todas estas empresas se fundamentan en la ciencia de los datos. Es decir, en la capacidad de
capturar, procesar, almacenar, analizar y productivizar resultados.
El bootcamp de data science de Bridge Academy proporcionar los conocimientos necesarios para
convertirse en un científico de datos
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
• Introducir los conceptos fundamentales en ciencia de datos
• Introducir las herramientas básicas en ciencia de datos
• Familiarizarse con los lenguajes pilares para el análisis de datos
Conocer los diferentes tipos de aprendizaje existentes
• Comprender en qué consiste el aprendizaje supervisado
• Conocer los casos de uso en los que se puede usar el aprendizaje supervisado
• Aprender algunos de los algoritmos más relevantes en el contexto de aprendizaje
supervisado
Los bootcamps de The Bridge van dirigidos a cualquier personas que quiera darle un giro a su vida y enfocarla a lo digital. Recién graduados de secundaria o universidad que quieran iniciar una carrera relacionada con la tecnología; ingenieros que quieran desarrollar su carrera en proyectos en otras áreas de la tecnología; si quieres cambiar de profesión o estás desempleado y quieres acceder a una de las profesiones con más futuro, menos desempleo y mejor salario de entrada; o si simplemente quieres ampliar tus conocimientos más techies.
Hay dos requisitos fundamentales: por un lado tener 18 años cumplidos a la fecha de finalización del programa y, por otro, superar el proceso de admisión (test + entrevista).
Título propio
1) Nuestro modelo formativo se encuentra entre los más avanzados a nivel mundial y somos los únicos en desplegar el modelo Crews Based Learning y poner a disposición de nuestros estudiantes los contenidos completo de O’Reilly Media, incluso después de graduarse. También nos apoyamos en la tecnología propia SAMM y el sistema de Open Badgets.
2) Nuestros currículum son los más avanzados y validados del sector. Cuentan con el respaldo y aprobación de varios de los más importantes empleadores de nuestro país.
3) Somos la escuela bootcamp que más disciplinas cubre, lo que no solo crea un contexto de aprendizaje y un campus más rico y diverso, si no que permite desplegar modelos y metodologías de aprendizaje como Crews Based Learning.
Tras solicitar la información sobre el bootcamp pertinente, estos son los pasos:
Enviaremos un e-mail con la información requerida, con el pdf del bootcamp, un formulario de admisión y un link a nuestras próximas info sessions.
Además, se realizará una llamada para informar de manera más personal.
Opiniones
Materias
- SQL
- Data science
- Data busines
- Excel
- Informática
- Bases de datos
- Datos
- Códigos
- XML
- TXT
- Deep learning
- Ffnn
- Rnn
- Cnn
- TensorFlow
- Keras
- R
- Python
Temario
• Programación básica Python
• Introducción a Python para Data Science
• Programación básica R
• SQL básico
• Introducción a SQL para Data Science
• Joining data in SQL
• Uso de terminal (Unix)
• Data Science en línea de coman
dos
• Control de versiones con Git
Distintos formatos de ficheros de datos: - CSV, TSV, TXT y EXCEL - JSON - XML
• Encodings - Python (AST) - Tratamiento de fechas
• Fuentes de datos - Open Data - Acceso a APIs (Requests) - Scraping (BeautifulSoup, rvest)
• Bases de datos: - SQL (jdbc, odbc, drivers… dbi. SQL) - noSQL (qué son, conexión via dataframes)
Nociones de estadística descriptiva - Valores promedio - Medidas de dispersión
• Inferencia Estadística
• Técnicas de muestreo
• Detección de anomalías
• Prácticas de exploratorio con datos categóricos y numéricos.
• Utilización de distintas herramientas - Python (Terminal, Spyder, Jupyter) - R/Rstudio - igML (https://bigml.com/education/)
• Librerías para modelado de datos: - Numpy y pandas - tidyverse - caret
• Balanceo de muestras
• Tipos de datos no estructurados - Natural Language Processing Enfoques lingüístico y estadístico Expresiones regulares en Unix, Python y R Spacy y NLTK - Social Network Analysis Teoría de grafos Medidas de centralidad Networkx
• Herramientas: Python, R
Formato de series temporales
• Descomposición de series temporales - Tendencia - Estacionalidad - Componente irregular / Ruido.
• Tipos de series temporales y modelado
• Modelo ARIMA
• Herramientas: Python, R
• Modelos no supervisados - Clustering Interpretabilidad Medidas de distancia K-means Jerárquico DBSCAN - Association rules Apriori - Dimensionality Reduction PCA LDA
• Herramientas: R, Python
• Productización de ciencia de datos
• De la prueba de concepto/prototipado a la productización
• Herramientas - Pickle - AWS - Docker - Spark
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