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Objetivos
- Prepararte como: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer o Business Analyst, entre otros puestos. - Dominar la aplicación estratégica de Data Science - Aprender a extraer, transformar y analizar datos utilizando entornos de programación como Python. - Comprender cómo construir e implementar los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para resolver problemas de negocio. - Conocer las técnicas en Python y herramientas comerciales más usadas para la visualización de los datos. - Entender cómo se aplican las técnicas de Machine learning y Deep Learning en casos reales en la Industria. - Gestionar proyectos basados en ciencia de datos y Big Data. Impulsar iniciativas de analítica avanzada. - Prepararte para obtener las certificaciones requeridas por las empresas: AWS Certified Data Analytics, Google Data Analytics Certificate, IMB Data Analyst Professional, Associate Certified Analytics Professional (Acap), Professional Certification BIGM Certified Engineer.
A quién va dirigido
-Trabajas en IT y quieres especializarte en Data Science. - Estás terminando tu carrera y quieres especializarte en un ámbito en crecimiento. - Eres un perfil orientado a negocio que quiere adquirir conocimientos técnicos en data science para aplicarlos en la toma de decisiones.
Requisitos
No se requieren conocimientos previos. Nos comprometemos a enseñarte desde cero, ¡Solo necesitamos de ti tu interés y dedicación!
Temario completo de este curso
- Introducción a la programación
- Estructura de un ordenador. Pseudocódigo.
- Tipos de variables y secuencias.
- Bucles y estructuras.
- Uso de funciones.
- Introducción a la programación orientada a objetos.
Módulo 2. Python para Data Science
- Introducción a la programación.
- Variables, loops, secuencias.
- Gestión de archivos y parsing.
- Empresas data driven
- Introducción a la IA
- Fundamentos del cloud
- Manipulación y Análisis de datos (databases, sql, no sql, apis, webservices, scripting).
- Procesamiento de datos (Limpieza y manipulación).
- Librerías de Python (Panda, Numpy).
Módulo 5. Análisis exploratorio de datos y visualización
- Introducción y conceptos matemáticos clave.
- Algebra lineal.
- Probabilidad y estadística para Machine learning.
- Mapas
- Herramientas visualización comerciales y de open Source.
- Clasificación: Modelo probabilístico (Naive Bayes & Logistic Regression). K-NN, Decision trees & Random forest. XGBoost.
- Regresión lineal y no lineal.
- Técnicas de remuestreo y validación cruzada.
- Sobreajuste & Bias.
- Series temporales.
- Clustering y detección de anomalías.
- Minería de datos y asociación.
- Modelos de variables latentes y reducción dimensional.
MÓDULO 8. Deep Learning y Operacionalización
- Introducción al Deep Learning.
- Cómo construir una red neuronal.
- Densely connected network.
- Red Neuronal Convolucional (CNN).
- Red Neuronal Recurrente (RNN).
- Redes Adversarias Generativas (GANs).
MÓDULO 9. Capstone
- Trabajo final de Máster al que presentarás a un jurado de profesionales expertos en la materia.
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