Full Stack
Big Data, AI & ML Bootcamp

Domina las tecnologías Big Data y sé una pieza clave dentro de cualquier área: Desarrollo, Análisis, NLP, Business Intelligence y más.

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DURACIÓN

9 meses lectivos. Part Time. 12 horas lectivas semanales.

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METODOLOGÍA

10% presencial (opcional) /
90% clases live online.
100% práctico.

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SALIDAS LABORALES

Big Data Developer. Data Scientist. Big Data Analyst. Asesoramiento laboral
Nivel de empleabilidad del 96,9%

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REQUISITOS MÍNIMOS

Máquina con mínimo 16GB de RAM y 512 GB de almacenamiento. Conocimientos de programación.

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BOLSA DE TALENTO

Asesoramiento y acceso a más de 500 ofertas laborales

Fecha de inicio:

4 de junio del 2021

Descubre el Bootcamp en detalle el 5 de mayo en el webinar de sesión informativa. Apúntate aquí.

¿En qué consiste este Bootcamp?

El objetivo es que seas capaz de trabajar y dominar todo el ecosistema Big Data, desde los lenguajes de programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas.

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
  • Chief Data Officer
  • Desarrollador o Ingeniero Big Data
  • Data Scientist con todas sus disciplinas: Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, NLP

u ocupar cualquier puesto en las áreas de Desarrollo de Negocio, Estadística, o Gestión.

Te enviamos toda la información a tu correo

¿Qué aprenderás en el Full Stack Big Data, AI & ML Bootcamp?

Data   101   (8h): Conocer  una  visión  global  de  todo  lo  que  se  verá  a  lo  largo  del  Bootcamp.

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, Tipos, Formatos, Estructura, Datos en tránsito vs Datos en reposo.

RGPD: Protección   de   Datos   (2h)

Data   Warehouse   &   ETL   (12h): Desarrollo  de  todos  los  procesos  para  ingesta  de  datos  estructurados: MySQL Y Construcción  de  un  DataWarehouse.

Big   Data   Architecture   (32h): En  este  módulo  vemos  una  pintura  completa  del  proceso  de  ingesta, clasificación, resguardo,  procesamiento  y  presentación  de  los  datos  utilizando  muchas  herramientas.

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  todo  el  suite  de  plugins  y  componentes  afines  tanto  en  sistemas  in premise  como  en  la  nube.

Big   Data   Processing   (Spark   &   Scala)   (24h): Familiarizar  a  los  no  desarrolladores  con  un  ecosistema  de  desarrollo. Conocer  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  fecha, Apache  Spark.

Recorreremos  de  forma  práctica  todos  y  cada  uno  de  los  módulos  de  Spark,  iniciando camino  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 (12h): 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.

El análisis visual es el objetivo final en un proyecto de Big data ya que a través de este, se puede proporcionar información muy útil para una  empresa como respuesta a los problemas de negocio con un aspecto personalizado, ágil e inmediato.

Modern Exploration & Visualization  —  D3.js (12h): Introducción svg, visualización de gráficas con D3, mapas con D3, pintando datos en Real time.

Estadística (20h): 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 (20h): 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 (24h): 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 (24h): 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.

Al finalizar el módulo, el alumno será capaz de conocer las ventajas e inconvenientes de los distintos algoritmos analizados, y de aplicar buenas prácticas en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Todo ello, combinando teoría (fundamentos) y ejemplos prácticos, sencillos y realistas.

Deep Learning (24h): 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.

El alumno conocerá y entenderá cómo funcionan las redes neuronales (tradicionales,  convolucionales  y  recurrentes), como entrenarlas, cómo tunearlas y cómo aplicarlas a diferentes tipos de problemas. Todo ello acompañado de ejemplos prácticos que permitirán afianzar la teoría de  una forma más amena.

NLP (24h): 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 (8h)

  • Gestión de Proyectos Ágiles “Scrum”
  • Emprendimiento
  • DataOps
  • Chatbots 
  • Voice Analytics
  • Pitch

Este bootcamp es para ti si...

¿Qué voy a saber hacer después del Full Stack Big Data, AI & ML Bootcamp?

El objetivo es que seas capaz de trabajar y dominar todo el ecosistema Big Data, desde los lenguajes de programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas. 

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 así como Data Scientist 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.

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Opiniones

Conoce aquí las opiniones de KeepCoding de nuestros graduados

¿Qué empresas necesitan de Profesionales del Big Data & Machine Learning?

Cualquier empresa que utilice los datos como base para la toma de sus decisiones estratégicas debería disponer de este tipo de perfiles, por lo que prácticamente la totalidad de las empresas son candidatas perfectas para acogerlos en sus plantillas. 

No hablamos sólo de empresas grandes, nos referimos a pymes y startups también. 

Todas ellas necesitan este tipo de perfiles.

Big Data & Machine Learning se utiliza en una gran diversidad de campos: robótica, marketing, finanzas, educación, retail, etcétera.

De hecho, está extendiéndose tanto y tan rápido que, por ejemplo, los pilares del IoT o de la Transformación Digital están fundamentados en esto.

Opciones de financiación y becas

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Pago a plazos

Financia el Bootcamp con plazos entre 10 y 60 meses. El interés puede variar según los plazos de financiación escogidos.

Acuerdo de ingresos compartidos (ISA)

Pagar por el Bootcamp una vez encuentres trabajo. Podrás financiarlo hasta en 44 plazos compartiendo un porcentaje fijo de tus ingresos.

Becas

Disponemos de un plan de becas especiales para mujeres y personas en paro o ERTE y algunas becas según tu perfil profesional

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Big Data, Machine Learning & Artificial Intelligence se dan la mano

Desde la implantación total de Internet y el crecimiento de la población, la Data ha aumentado de forma exponencial. Retail, Bancos, eCommerce, Marketing, Seguros, Educación.

Todos los negocios generan millones de datos, y si a esto se le suman los dispositivos electrónicos: móviles, sensores, coches, cámaras de tráfico, IoT, etcétera.

¿Imaginas la cantidad de datos que se crean por día?

Lamentablemente, sólo se aprovecha menos del 10% por dos motivos:

  1. No todas las empresas entienden el potencial de Big Data y los resultados que pueden conseguir.
  2. Los profesionales capaces de manejar estas herramientas son pocos y están muy cotizados.

Big Data, Machine Learning & Artificial Intelligence han cambiado las reglas de juego.

Hay que dejar atrás la intuición e interpretar los datos para predecir escenarios y comportamientos futuros.

A través de los datos, puedes entender hábitos de compra, tendencias de mercados, la posibilidad de que un trabajador deje tu empresa o que un conductor tenga un accidente. 

Gracias a Machine Learning, la computadora será capaz de predecir millones de escenarios posibles y detectar, no sólo cuál es el más posible, sino que también, entrenando su Inteligencia Artificial, podremos anticiparnos y ofrecer una respuesta específica para cada uno de los casos.

Si eres capaz de dominar esos conocimientos, pasarás a ser uno de los profesionales más cotizados de hoy y mañana.

Preguntas frecuentes

Las clases 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.

Sin problema, impartimos nuestro Bootcamp combinando conferencias online en directo, videocursos y sesiones presenciales optativas.

¡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 el Bootcamp.

¡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.

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.

Hemos decidido no hacerlo. 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.

Contamos con una comunidad potente, fuerte y muy activa desde 2012, donde grandes expertos se codean con futuros profesionales en formación de las diferentes áreas que enseñamos.

Tenemos comunidades locales para que interactúes con alumnos geográficamente cercanos a ti.

  • Big Data Developer.
  • Data Scientist.
  • Big Data Analyst.
  • Big Data Architect.
  • Data Engineer
  • Citizen Data Scientist.
  • Chief Data Officer.

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.

¡Claro!

Contarás con la ayuda de profesionales con años de experiencia que te acompañarán en tu camino profesional. No solo durante la duración del Bootcamp, estaremos contigo para toda la vida.

Empezaremos con una charla inicial para conocer tus objetivos, revisaremos tu perfil para adaptar tu CV y Linkedin al mercado

Te acompañaremos en todo el proceso, ademas de acercarte las ofertas mas interesantes del sector y compartir contigo las claves para que tu desarrollo profesional vaya “viento en popa y a toda vela”.

  • 16GB de memoria RAM.
  • Procesador i7 .
  • 512 GB de almacenamiento en el HD.
  • Un Linux, Mac o PC.
  • 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.

Pensando en ti y tu conveniencia, el precio de nuestros cursos varía según tu situación actual. Si estás en situación de desempleo, ERTE o sí has cursado previamente uno de nuestros Bootcamps.

Escríbenos y nos pondremos en contacto contigo lo más pronto posible, con el fin de asesorarte y ofrecerte la opción que mejor se ajuste a tu situación.

Contamos con diferentes opciones de apoyos financieros para cursar el Bootcamp

  • Financiación de hasta 60 cuotas
  • Becas  especiales para mujeres
  • Becas para personas en paro o ERTE
  • Becas para estudiantes residentes en Latinoamérica
  • Algunas plazas con la posibilidad de pagar cuando encuentres trabajo.

Contáctanos y estaremos encantados en darte todos los detalles y requisitos en cada caso.

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