Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning
Full Stack Bootcamp

Domina todo el ecosistema de lenguajes y herramientas de Big Data e intégralos con modelos avanzados de Inteligencia Aritficial y Machine Learning.

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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:

25 de noviembre del 2021

¿En qué consiste este Bootcamp?

Este Bootcamp te ofrecerá todos los conocimientos necesarios para crear una solución Big Data profesional y completa. 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.

Todo ello sin requisitos previos: todo el background de Data Science, Estadística y Algebra lineal lo aprenderás en el Bootcamp. Cuando finalices este programa, serás un profesional con conocimientos sólidos y avanzados, capaz de aplicar a puestos del ciclo completo del dato como: Arquitecto Big Data, Desarrollador Spark, Data Scientist, Deep Learning Engineer, etc…

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¿Qué aprenderás en el Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack 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

¿Cuál es la duración de este Bootcamp?

Este bootcamp es para ti si...

¿Qué voy a saber hacer después del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack 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.

RUEDA BIG DATA 2021

Opiniones de KeepCoding

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.

¿Cuál es el sueldo de un Big Data?

El sueldo en Big Data es uno de los más altos en el sector tecnológico. Este varía según la experiencia y la ciudad/país donde te encuentres.

Tomando como referencia el estudio de Remuneración del Sector Tecnológico en 2021 de Michael Page, estos son los sueldos para un Big Data en Madrid:

Menos de 2 años de experiencia: 40.000€ – 45.000€ anuales
De 2 a 6 años de experiencia: 45.0000€ – 55.000€ anuales
De 6 a 10 años de experiencia: 55.000€ – 65.000€ anuales
Más de 10 años de experiencia: 65.000€ – 90.000€ anuales

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qué es big data keepcoding

¿Qué es Big Data?

El Big Data es un conjunto de técnicas y herramientas para recolectar y procesar datos estructurados, semiestructurados y sin estructurar provenientes de diferentes fuentes.

El Big Data se caracteriza por la existencia de las 3V’s: Volumen, Variedad y Velocidad. Estas características son esenciales para desplegar cualquier proyecto Big Data. En los últimos años se han acuñado otras “V” como lo son Veracidad, Valor y Variabilidad.

Aunque no existe un rango mínimo de volumen de datos para que se consideren Big Data, por lo general se suelen manejar desde terabytes hasta exabytes de información.

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.

¿Para qué sirve el Big Data?

Las empresas utilizan el Big Data para potenciar sus procesos, productos e incluso para definir mejor a sus clientes.
Por ejemplo, a través de un modelo de Big Data, una empresa puede encontrar los productos más demandados por cada sector demográfico y en función de esto crear campañas de marketing segmentadas para reducir costes y obtener mejores ratios de conversión.

El Big Data también tiene cabida en el sector sanitario, ya que gracias a modelos de Big Data y Machine Learning es más fácil identificar enfermedades si se elige combinar datos de síntomas, analíticas o medicación de miles de pacientes. De esta manera, es probable encontrar un patrón que ayude al diagnóstico de una enfermedad de una manera más rápida y oportuna.

El Big Data cuenta con miles de aplicaciones y muchas de ellas están al alcance de la mano. Si utilizas Google Maps, estás usando Big Data, ya que esta aplicación recopila todos los datos de los usuarios, y mapas para ofrecerte la mejor ruta a tu destino.

Valor del Bootcamp

6.000€

Contamos con diferentes Becas para personas en paro, mujeres, residentes de latinoamérica y algunas plazas con becas según el perfil del aspirante.

Opciones de Financiación

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 plazos el bootcamp sin interés. Cada mes cargaremos a tu tarjeta la cuota correspondiente.

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.

ISA con Accede MX

Solo disponible para residentes en México. Podrás financiar hasta en 18 meses el Bootcamp o incluso pagar una vez consigas trabajo hasta en 48 cuotas.

¿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

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.

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)

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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