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DASBA BOOTCAMP - DATA SCIENCE & BUSINESS ANALYTICS -

DASBA BOOTCAMP - DATA SCIENCE & BUSINESS ANALYTICS -

Datekna

Curso online


3.420

Duración : 6 Meses

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Objetivos

Aprenderás las herramientas que utilizan los Data Scientist. La mayoría del tiempo estarás trabajando en el tipo de problemas que resuelven en su día a día. Conocerás las fuentes de información e inspiración que utilizan los Data Scientist para seguir creciendo. Los contenidos incluirán la formación en aplicación a negocio, es decir, cómo aportarás valor a la organización a la que pertenezcas. Tendrás clases de Power Skills, sí, te mostraremos cómo mejorar tu gestión personal y tus relaciones con otros en el trabajo, así como a comunicar con más eficacia. Datekna te acompañará en todo momento y te ayudará a superar los retos. Tendrás un tutor a tu disposición. Los docentes resolverán tus dudas. La comunidad hará el resto.

A quién va dirigido

Va dirigido a aquellas personas que quieran adentrarse en el mundo de los datos, así como personas que deseen dar el salto laboral como data scientist.

Requisitos

Aunque tener conocimientos de estadística y programación puede facilitarte avanzar en el bootcamp, siempre vamos a empezar por fundamentos de cada una de las áreas. De igual forma, es una formación perfecta para complementar con tus estudios de ADE, matemáticas, ingeniería, programación y ciencias.

Temario completo de este curso

DASBA Bootcamp está enfocado en preparar a los profesionales mejor cualificados para que, desde el primer día, puedan aportar valor a sus organizaciones.
Aprenderás los programas necesarios, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Metodologías Ágiles, Pwer BI, presentación de datos y power skills como autogestión, liderazgo y comunicación.
Cuando te gradúes en DASBA, serás un experto en analítica de datos. Serás un profesional experto de los datos y del análisis de información. Por tanto, serás un activo muy valioso para cualquier compañía.
  • Introducción y conceptos fundamentales.
  • Estructura de datos para análisis.
  • Análisis avanzado de datos.
  • Algoritmos no supervisados.
  • Series temporales y forecasting.
  • Algoritmo supervisado - Regresión.
  • Algoritmo supervisado - Clasificación.
  • Análisis de texto - NLP.
  • Data Storytelling.
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