Data Science

Curso subvencionado para desempleados

En Madrid

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subvencionado por el Estado

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Subvencionado a desempleados

  • Lugar

    Madrid

  • Horas lectivas

    600h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    01/02/2025

  • Prácticas en empresa

Especialidad en Data Science

¿Quieres trabajar como especialista en Data Science?

Con esta formación 100% subvencionada, aprenderas las herramientas necesarias para convertirte en un Científico de Datos que se involucra en la planificación y desarrollo de un proyecto completo de Ciencia de Datos incluyendo los algoritmos de Machine Learning principales desde el lenguaje de programación Python junto a sus librerías más utilizadas

Instalaciones y fechas

Ubicación

Inicio

Madrid
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C/ Pío Felipe, 12, 28038

Inicio

01 feb 2025Matrícula abierta

A tener en cuenta

Esta formación propone, sin necesidad de poseer experiencia previa, la obtención de los conocimientos para el análisis de datos y liderar la transformación analítica de proyectos.
Destinado tanto a elaborar estrategias de análisis y explotación de datos como a implementarlas a nivel práctico. Desde el primer día de clase, podrás aplicar todo lo aprendido a un proyecto real.
Objetivos:
• Desenvolverte en el ecosistema directivo de una empresa para descubrir cómo puede apoyar el análisis de datos a cada área funcional.
• Tomar decisiones de negocio más ajustadas a la realidad de tu empresa, industria y momento económico.
• Dirigir la estrategia de análisis y explotación de datos de una empresa y plantear modelos predictivos.
• Introducir la innovación en tu área de influencia con iniciativas apoyadas en datos.
• Liderar un equipo técnico especializado en Data Science y Big Data.
• Transformar organizaciones tradicionales en negocios data-driven orientados a resultados.

Personas desempleadas y apuntadas como demandantes de empleo dentro de la Comunidad de Madrid

Los candidatos interesados en obtener una plaza deben cumplir los siguientes requisitos:
• Estar apuntado como demandante de empleo dentro de la Comunidad de Madrid
• Pasión por este sector y deseos de dedicarse profesionalmente en entornos de Data Science

IFCT156PO Data Science

Tenemos una inserción laboral superior del 90%, aunque estos % son gracias a personas como tú que, con su esfuerzo, finalizan la formación de forma satisfactoria, donde te proporcionaremos entrevistas de trabajo de entre nuestras empresas colaboradoras tales como Encamina, Anadat, Plain Concept, Kabel, Entelgy y muchas más.

Tajamar se pondrá en contacto contigo para informarte de los pasos a seguir para entrar en la selección de alumnos que tenemos programados para realizar en las próximas fechas.

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

Logros de este Centro

2022
2021
2019
2018
2017

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 9 años en Emagister.

Materias

  • Python
  • SQL
  • Power BI
  • Data
  • Big Data

Profesores

Por  determinar

Por determinar

Docente

Temario

Modalidad: presencial

Horario: Lunes a viernes 16:30 a 22:00 horas

Requisitos: Poseer una titulación mínima de formación reglada en Grado Superior, Bachiller o similar y estar inscrito como demandante de empleo en activo dentro de la Comunidad de Madrid.

Denominación: Data Science (IFCT156PO)

  • Introducción a la Ciencia de Datos
    1. Introducción: conceptos de Data Science.
    2. Pasos en el análisis de datos
    3. El ciclo de vida del dato
    4. Calidad del dato
    5. Tecnologías Big Data.
    6. Modelos analíticos.
    7. Storytelling: poner en valor y transmitir los resultados del análisis
  • Herramientas del Científico de Datos
    1. Fundamentos de Python
    2. Librerías para ciencia de datos.
    3. Procesamiento de datos y visualización con Python
    4. SQL para Ciencia de Datos
  • Exploración y Análisis de Datos
    1. Análisis exploratorio y descriptivo de datos
    2. Probabilidad e inferencia estadística
    3. Modelos lineales y aprendizaje estadístico
    4. Regresión logística, modelos restringidos de Ridge y Lasso y gradiente
  • Aprendizaje Automático
    1. Herramientas para Aprendizaje Automático
    2. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
    3. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
    4. Modalidades y técnicas de Deep Learning
  • Aplicaciones del Aprendizaje Automático
    1. Aprendizaje Automático Supervisado
    2. Aprendizaje Automático No Supervisado
    3. Aprendizaje Semi-Supervisado y por Refuerzo
    4. Casos de Uso

Información adicional

Nuestro propósito es cambiar la vida de las personas a nivel profesional, y estamos dispuestos a conseguirlo

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