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Objetivos
1. Python para Data Science Te familiarizarás con los conceptos y herramientas fundamentales del Data Science y adquirirás los conocimientos de programación con Python para comenzar con el curso. Aprenderás los elementos del lenguaje las estructuras de programación y el uso de distintas librerías que te permitirán abordar el resto del programa. Conocerás entornos de desarrollo integrado Pycharm o Jupiter Lab y sistemas de control como Git. 2. GNU/ Linux Te familiarizarás con la administración de sistemas Linux para poder desplegar tus proyectos en Big Data en producción en la Cloud.También se te formará en los fundamentos de la administración y el uso del sistema operativo GNU/Linux y como desplegar instancias en Cloud de Debian, Ubuntu, CentOS 3. Data AnalyticsTe convertirás en un Data Analyst que será capaz de acceder a datos, explorarlos y prepararlos, y visualizaros con diferentes herramientas, para sacar conclusiones. Comenzarás aprendiendo librerías como Numpy y Pandas, que te permitirán analizar y modificar los datos, y explorar sus características. Además, te familiarizaras con los conceptos estadísticos que te ayudarán a interpretar y también modificar los datos. Posteriormente visualizarás esos datos con librerías de Python como Matplotlib y Seaborn. Abordarás un proyecto de Análisis Exploratorio de Datos (EDA). Realizarás el análisis y extraerás conclusiones sobre los mismos y lo expondrás utilizando capacidades de visualización y storytelling. 4. Iniciación al Machine LearningAprenderás las bases del aprendizaje automático.Como experto en Python en muchos equipos tu misión será ayudar a los expertos en Machine Learning a realizar los proyectos, o incluso, con el tiempo, convertirte tú en un experto en Machine Learning. 5. Iniciación al Big Data.
A quién va dirigido
-Cualquier persona interesada en nuevas tecnologías que desee aprender, partiendo desde 0 el lenguaje de programación con más demanda laboral en la actualidad. -Programadores y analistas programadores que deseen reciclarse y aprender este lenguaje de programación.
Requisitos
No es necesario disponer de ningún requisito académico.
Temario completo de este curso
Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data
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Principales componentes de un sistema informático.
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Sistemas Operativos, para qué sirven, qué tipos hay y cómo funcionan…
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Introducción a GNU/Linux GNU/Linux Avanzado
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Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
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Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…
Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python
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Introducción a los lenguajes de programación
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Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
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Python: Funciones y Scope
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Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
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Python: Módulos y Uso de librerías de Python
Módulo 3: Análisis de Datos con Python Python:
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Librerías básicas de Data Science: Pandas, NumPy, Matplotlib, Sklearn…
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Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
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Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
Módulo 4: Introducción al Machine Learning
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Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
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Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa
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¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
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Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
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Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion
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¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro?
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Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT
Módulo 5: Bases de Datos Big Data
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Introducción a las Bases de datos SQL
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Programación en Python con SQLite
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Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
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Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
Módulo 6: Procesamiento Distribuido
Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…
- Hadoop
- Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API
- Machine Learning con Spark ML
- PySpark Pandas
Módulo 7: Proyecto fin de máster (Opcional)
El alumno presentará una propuesta de programación en Python.
Herramientas y librerías que aprenderás.
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Python
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Linux
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Jupyter Lab
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Pycharm
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AWS
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NumPy
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Pandas
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Matplotlib
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Sklearn
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ChatGPT
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DALL·E 3
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OpenAI API
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Chatbots
Precio a consultar
1.920 € 480 €
2.460 € 1.895 €
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