Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning
Domina con este Bootcamp en Data Science todo el ecosistema de lenguajes y herramientas de Big Data e intégralos con modelos avanzados de Artificial Intelligence y Machine Learning. Conviértete en un profesional del Data Science con este curso.
Algunos de nuestros reconocimientos:
DURACIÓN
9 meses lectivos. Part Time. 12 horas lectivas semanales.
METODOLOGÍA
10% presencial (opcional) / 90% clases live online. 100% práctico
SALIDAS LABORALES
Big Data Developer. Data Scientist. Big Data Analyst. Asesoramiento laboral Nivel de empleabilidad del 96,9%
REQUISITOS MÍNIMOS
Máquina con mínimo 16GB de RAM y 512 GB de almacenamiento. Conocimientos de programación.
BOLSA DE TALENTO
Asesoramiento y acceso a más de 500 ofertas laborales
Fecha de inicio próximas ediciones:
👉 24 de junio del 2022
¿En qué consiste este Bootcamp en Data Science?
Este curso de Big Data te ofrecerá todos los conocimientos necesarios para crear una solución profesional y completa enfocada 100% en datos. Entrarás al sector del Data Science dominando desde la necesaria Arquitectura Cloud, la captura y procesamiento de datos con Python y Scala sobre Spark, almacenamiento SQL y NoSQL, visualización de los datos con Tableau y JS, análisis con R, modelado de IA con Machine Learning «tradicional» así como Deep Learning y NLP e incluso el despliegue en la nube de modelos de Inteligencia Artificial.
Podrás iniciar este Bootcamp sin requisitos previos: todo el background de Estadística y Álgebra lineal lo aprenderás en el Bootcamp. Cuando finalices este programa, serás un profesional con conocimientos sólidos y avanzados, capaz de trabajar conjuntos de datos de diferentes tamaños y aplicar a puestos del ciclo completo del dato como: Arquitecto Big Data, Desarrollador Spark, Data Scientist, Deep Learning Engineer, etc…
Te enviamos toda la información a tu correo
Contenido del Data Science Bootcamp
- Data 101: Este módulo servirá de “esqueleto” que habrá que ir completando a lo largo de todos los módulos. Además, se asentarán las bases sobre las que se basa todo el ecosistema Big Data actual. Metadata, Data Science, Tipos, Formatos, Estructura, Datos en tránsito vs Datos en reposo.
- RGPD: Protección de Datos
- Data Warehouse & ETL: Desarrollo de todos los procesos para ingesta de datos estructurados: MySQL y Construcción de un DataWarehouse.
- Big Data Architecture: En este módulo vemos una pintura completa del proceso de ingesta, clasificación, resguardo, procesamiento y presentación de los datos. Nos centraremos en conceptos de arquitectura como disponibilidad, escalabilidad, resiliencia y otros. El módulo está altamente centrado en instalar, configurar y operar sobre Hadoop y HDFs junto con toda la suite de plugins y componentes afines tanto en sistemas in premise como en la nube.
- Big Data Processing (Spark & Scala): Familiarizar a los no desarrolladores con un ecosistema de desarrollo. Conocerás un IDE profesional y un lenguaje ‘nativo big data’ de programación, Scala, con el cual se ha escrito uno de los motores de procesamiento más conocidos hasta la echa, Apache Spark.
Recorreremos de forma práctica todos y cada uno de los módulos de Spark para introducirte en el Data Science de una manera técnica. Iniciamos en su ‘core’ y transitando por Spark SQL, Spark Streaming (Structured), Spark MLlib (Machine learning) y GraphX (información almacenada en estructuras arborescentes).
- Exploración y Visualización de Datos: Profundizar en el análisis de los datos mediante el reporting y para ello se va a usar una herramienta denominada Tableau, muy conocida en el mundo del Business Intelligence y del Data Science.
- Modern Exploration & Visualization — D3.js: Introducción svg, visualización de gráficas con D3, mapas con D3, pintando datos en Real time.
- Estadística: Antes de abordar cualquier problema de machine learning es obligatorio mirar a los datos, ver qué podemos preguntar a los datos y qué información podemos sacar de ellos.
El análisis exploratorio de datos es el primer paso que todo data scientist tiene que tomar. Para ello es fundamental tener un buen conocimiento de estadística que le permite saber si ciertas variables tienen relación o no, o si varios grupos de datos se pueden considerar diferentes o iguales.
Un buen análisis estadístico nos proporcionará respuestas que pueden complementar algún modelo posterior de machine learning más complejo. - Álgebra, Cálculo y Geometría: Es conocido que todo buen Data Scientist tiene que tener una buena base de estadística, lo que no es tan conocido pero igualmente necesario es la base de Álgebra, cálculo y geometría también es imprescindible. En este módulo asentaremos esa base.
- Data Mining: El Data Mining es la técnica para extraer el conocimiento a través de grandes volúmenes de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. Este Módulo se imparte con R.
- Machine Learning 101: El aprendizaje automático, o machine learning, es la disciplina científica que permite a las máquinas aprender a partir de ejemplos, y constituye la base de los algoritmos de inteligencia artificial. En este módulo, complementario a estadística y data mining, se presentarán los fundamentos del aprendizaje automático, con énfasis en algoritmos de clasificación y regresión.
- Deep Learning: Desde la aparición del Big Data, uno de los grandes retos para los Data Scientists ha sido el de ser capaces de elegir las características adecuadas para solucionar cada problema. En este módulo se introducen las redes neuronales profundas, las cuales permiten encontrar automáticamente estas características aprovechándose de la gran cantidad de datos disponible.
- NLP: Con el aumento de más datos no estructurados, sobretodo en formato imagen y texto, ser capaces de extraer información de texto o poder clasificarlo según necesidad es básico para cualquiera que desee tener una buena visión global. En este módulo aprovecharemos todo lo aprendido en ML y DL y lo usaremos para extraer conocimiento del texto.
- Despliegue de Algoritmos de Analítica
- Gestión de Proyectos Ágiles «Scrum»
- Emprendimiento
- DataOps
- Chatbots
- Voice Analytics
- Pitch
Este Bootcamp en Data Science es para ti si…
Quieres potenciar tu perfil profesional
Marketing, Business, Product Managers, Banca o Finanzas. Si estás en cualquiera de estos sectores añade a tu haber las habilidades, metodologías y el manejo de las herramientas para diseñar las estrategias basadas en Big Data y análisis predictivos, y pasarás a ser uno de los profesionales más cotizados.
Eres desarrollador y quieres añadir nuevas skills a tu perfil.
Desarrolladores especializados en Big Data y Machine Learning están muy demandados en el mercado.
Diseño de arquitectura de datos, algoritmos inteligentes, Deep Learning o creación de redes neuronales son habilidades que complementarán tu carrera con un gran valor añadido.
¿Qué voy a saber hacer después del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp?
El objetivo de este curso de Big Data es que seas capaz de trabajar y dominar todo el ecosistema del Data Science, desde los lenguajes de programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas. Al finalizar el Bootcamp, serás capaz de crear desde cero modelos de Big Data e integrarlos con soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Practicarás todo lo aprendido en el proyecto final, con el cual tomarás una serie de Datasets para crear un modelo que solucione una problemática real. Este proyecto será tu carta de presentación para conseguir tu primer empleo en el sector o para consolidar tu perfil.
Este Bootcamp no está orientado a un único perfil, sino que dependiendo de tus inquietudes y gustos puedes inclinarte por cualquiera de las áreas de Big Data: Analista de Datos, Científico de Datos, así como un profesional del Data Science con todas sus disciplinas: Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, NLP.
También podrás ocupar cualquier puesto en las áreas de Desarrollo de Negocio, Estadística, o Gestión.
Opiniones del Bootcamp de Big Data
«He conseguido la mejor posición laboral que he tenido en mi carrera profesional»
Diego Cortés
Systems Engineer II IT Retail Analytics en Scotiabank Colpatria
«He cambiado de trabajo 2 meses después de terminar el Bootcamp»
Alejandro López
Data Analyst en Contextual
«Ahora trabajo en lo que he estudiado. Mi empleabilidad ha dado un giro de 180 grados.»
Pedro Tobarra
Data Scientist en Miotek
Conoce aquí las opiniones de KeepCoding de nuestros graduados
Opciones de Financiación
Bootcamp en Data Science
Plan Circular Fundación Universia
Paga tu Bootcamp en cuotas mensuales sin interés cuando encuentres trabajo y siempre que ganes más de 18.000 euros brutos anuales. El Plan Circular es una alternativa socialmente responsable para facilitar el acceso a las profesiones más demandadas, dotando a profesionales residentes en España del conocimiento en competencias tecnológicas y digitales.
Crédito Educativo con Nemuru
Una opción de financiación sencilla en la que puedes pagar tu bootcamp hasta en 36 plazos sin ningún tipo de interés. Solo debes abonar el 3% como comisión de apertura una vez sea aprobado tu crédito.
Crédito Educativo Banco Sabadell
Financia el Bootcamp con plazos entre 10 y 60 meses directamente con Sabadell. El interés puede variar según los plazos de financiación escogidos. Para aplicar a este método de pago es necesario abonar 500€ correspondientes a la matrícula.
ISA con Student Finance
Este método te permitirá pagar por el Bootcamp una vez encuentres trabajo. Podrás financiarlo hasta en 44 plazos compartiendo un porcentaje fijo de tus ingresos. Para optar por este método debes abonar 1000€ de matrícula, y además del proceso de admisión en KeepCoding, debes hacer un proceso de selección en Student Finance.
Pago con Tarjeta
Financia a 12 cuotas el bootcamp sin interés. Cada mes cargaremos a tu tarjeta la cuota correspondiente. Para optar por esta opción solo basta con pagar la primer cuota del Bootcamp.
Becas
Contamos con diferentes Becas para personas en paro, mujeres, residentes de latinoamérica y algunas plazas con becas según el perfil del aspirante.
¿Cómo es el proceso de matriculación?
Déjanos tus datos rellenando este formulario
En menos de 24h te llamaremos para darte toda la información y resolver tus dudas
Programaremos una entrevista con nuestro equipo de Admisiones
Una vez seas admitido, podrás iniciar el Bootcamp
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la metodología de las clases?
Las clases de este Bootcamp en Data Science son en directo a través de videoconferencia. El profesor está en directo contigo, y puedes participar, preguntar, compartir pantalla y dar al profesor acceso remoto a tu ordenador para solucionar tus dudas.
¿Qué sucede si me pierdo una sesión?
¡No pasa nada! Todas las sesiones quedan grabadas, por lo que podrás verlas, repasarlas o lo que quieras hasta 2 años después de haber finalizado clases.
¿Puedo cursar el Bootcamp si vivo fuera de Madrid o España?
Sin problema, impartimos nuestro Curso en Big Data combinando conferencias online en directo, videocursos y sesiones presenciales optativas.
¿Podré contactarme con el instructor de cada módulo?
¡Siempre! Las clases son a distancia pero en tiempo real. Además, podrás interactuar con ellos fuera de las clases a través de nuestros canales privados de comunicación.
¿Cuánto tiempo dura este Bootcamp en Data Science?
9 meses de clases lectivas para permitir conciliar trabajo y formación. El Bootcamp está distribuido por módulos de la siguiente forma: 2 semanas seguidas con clases de 4h c/u los Lunes, Martes, y Jueves Seguidas de 1 semana sin clases lectivas con soporte del profesor Práctica del Módulo para consolidar los temas vistos La extensión total del Bootcamp, sin embargo, puede sufrir variaciones en función del impacto de los periodos de vacaciones de verano, navidad y otras fiestas nacionales en cada edición.
¿Este Bootcamp posee titulación oficial?
Hemos decidido que no. Conseguir un título es pagar tasas y esperar un proceso burocrático. Este proceso puede llevar años y durante ese tiempo el temario no podría variar. El mundo de la tecnología está en constante evolución, y nuestro compromiso nos hace actualizar año tras año el temario y las nuevas tecnologías, siempre en línea con las necesidades del mercado. Así también podemos destinar parte del dinero a varias ayudas.
¿Cuáles son las salidas laborales?
Las salidas laborales más comunes dentro del sector Big Data son: Big Data Developer Data Scientist Big Data Analyst Big Data Architect Data Engineer Citizen Data Scientist Chief Data Officer (CDO)
¿Cuál es el nivel de empleabilidad?
El 96,9% de los alumnos de este Bootcamp se encuentran trabajando actualmente en este sector. Tan solo un 3,1% se encuentra en búsqueda de empleo.
¿Cuáles son los requisitos técnicos para cursar este Bootcamp?
16GB de memoria RAM. Procesador i7 . 512 GB de almacenamiento en el HD. Un Linux, Mac o PC.
¿Qué conocimientos previos debes tener?
Un nivel básico de: matemáticas, estadística y álgebra. Conocimiento de algún lenguaje de programación (HTML y CSS no son lenguajes de programación). Motivación y trabajo duro.
¿Todavía tienes dudas?
¡Prueba gratis el Bootcamp en Data Science por una semana!
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Big Data, Inteligencia Artificial & ML Bootcamp | KeepCoding
Fórmate en Big Data en 6 meses y domina las herramientas de Inteligencia Artificial y el Machine Learning para crear modelos automatizados de Data Science
Proveedor del curso: Organization
Nombre del proveedor del curso: KeepCoding
URL del proveedor del curso: https://keepcoding.io/
Puntuación del editor:
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