Full Stack
Domina las tecnologías Big Data y sé una pieza clave dentro de cualquier área: Desarrollo, Análisis, NLP, Business Intelligence y más.
Fecha de inicio:
18 de junio del 2021
¿En qué consiste este Bootcamp?
Este Bootcamp te permitirá acceder a los mejores puestos del sector. Te graduarás sabiendo implementar una solución Big Data & Machine Learning profesional 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 IA.
Todo ello sin requisitos previos: todo el background de Data Science, Estadística y Algebra lineal se imparten en el bootcamp. Podrás optar a cualquier puesto del ciclo completo del dato: Arquitecto Big Data, Desarrollador Spark, Data Scientist, Deep Learning Engineer, etc…
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...
Buscas trabajar en un sector con muy buenos sueldos que te proporcionen suficiente solvencia económica
Según Stackoverflow, en España los sueldos para un profesional del Big Data sin experiencia están entre 28.000€ y 49.000€ al año.
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.
Buscas trabajar en un sector con una gran demanda ahora y en el futuro.
Según el último informe de Infojobs, tan solo en 2018 hubo 6.413 nuevas vacantes en el sector Big Data, es decir, un 17% de aumento con respecto al año previo.
Eres de matemáticas o estadística y te gusta la tecnología.
Visualización y análisis de bases de datos, entrenamiento de inteligencias computacionales, análisis estadísticos y predictivos, patrones para predecir situaciones, configuración de automóviles autónomos… suena interesante, ¿verdad?
Eres desarrollador y quieres añadir nuevas skills a tu carrera.
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.
Te apasionan los retos y necesitas nuevas motivaciones.
¿Estás aburrido de la monotonía y necesitas algo que te motive?
Aquí serás un auténtico minero de datos y trabajarás duro para extraer toda esa valiosa información que las empresas de todos los sectores necesitan en la actualidad. Pero tienes que saber que este Bootcamp no es en absoluto sencillo.
¿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.
Opiniones de KeepCoding
Pedro Tobarra
Alumni Full Stack Big Data, AI & ML Bootcamp - Data Scientist at Miotek
«Ahora trabajo en lo que he estudiado. Mi empleabilidad ha dado un giro de 180 grados»
Patricia Acebes
Alumna del Bootcamp Big Data II
“Sin duda yo os recomiendo”
Pablo Langa
Alumno del Bootcamp Big Data
“Muchas gracias!! Por vuestra ayuda, ha sido un gran acierto embarcarme en esta aventura con vosotros”
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
Opciones de financiación y becas
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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¿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:
- No todas las empresas entienden el potencial de Big Data y los resultados que pueden conseguir.
- 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.
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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