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Curso de Data Analytics Bootcamp

IMMUNE Technology Institute
Consulta precio y condiciones sin compromiso

Programa

ModeloCurriculum ha seleccionado de entre 362 Masters Bases de Datos ,este Master para ti. El Curso de Data Analytics Bootcamp se imparte en modalidad presencial en Madrid. Este curso también puede realizarse en modalidad a Distancia.

Este curso solo acepta alumnos de Madrid, Toledo, Ávila, Cuenca, Guadalajara, Segovia y Valladolid
Aprende Data Analytics desde cero.
Con este programa adquirirás los conocimientos necesarios para dedicarte profesionalmente al análisis de datos. Comprenderás la lógica del lenguaje de programación Python, manejarás terminales UNIX y las herramientas más populares para la visualización de datos.

Titulación obtenida
Al finalizar el curso con éxito, el alumno obtendrá un diploma por parte del centro. Certificado de IMMUNE Technology Institute del Data Analytics Bootcamp.

Financiación y becas
Desde IMMUNE ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas y becas. Además ofrecemos ayudas económicas para realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro.

IMMUNE colabora con infinidad de empresas para el apoyo al desarrollo del talento en competencias tecnológicas. Ofrecemos ayudas para colectivos y formación bajo acuerdo con empresas. Además existen posibilidades de bonificación a través de FUNDAE. Nuestros asesores podrán informarte de cuales son las más ventajosas en cada caso.

Requisitos

No son necesarios requisitos previos.
Para acceder al programa no necesitas ningún conocimiento o experiencia previa. El programa es exigente, por lo que es indispensable que tengas muchas ganas de aprender, estés motivado y tengas capacidad de trabajo.

Temario

1. PYTHON PARA DATA ANALYTICS
Introducción a los fundamentos de programación. Aprenderás diferentes estructuras básicas, así como paquetes y librerías necesarias y el uso y manejo de la terminal del sistema.

1. Estructuras básicas, python
2. Librerías y paquetes básicos
3. Estructuras de datos y algoritmos básicos
4. Uso de terminal (UNIX)

2. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Introdúcete en la inteligencia artificial, aprende las bases matemáticas, los diferentes clasificadores y tipos de aprendizaje y el funcionamiento básico de las neuronas artificiales.

1. Estadísticos básicos, álgebra lineal y matrices.
2. Roadmap for building ML Algorithm
3. Artificial neurons
4. Presentación de diferentes clasificadores

3. MANIPULACIÓN Y PROCESADO DE DATOS
El preprocesado de la información y de los datos adquiridos es fundamental para la correcta visualización de los datos y para tomar decisiones acertadas en base a ellos. En esta unidad aprenderás a trabajar con falta de datos y a procesarlos, obteniendo las características fundamentales y aprendiendo a reducir su volumen con diferentes técnicas.

1. Missing Data
2. Procesado de datos y selección de características importantes
3. Estrategias de selección de algoritmos de clasificación
4. Reducción de dimensionalidad (PCA & LDA)

4. VISUALIZACIÓN DE DATOS
La visualización de datos y su correcta representación es fundamental para un analista de datos. En este bloque aprenderás a realizarlo de manera que puedas tomar siempre las mejores decisiones en base a tus datos.

1. Tipos de Gráficos ( Scatter, Histograms...)
2. Ejemplos específicos en la nube
3. APIs para visualización

5. PREPARACIÓN DE MACHINE LEARNING
Cuando se comprenden los datos que se visualizan, puede ser interesante utilizar algoritmos de clasificación que nos ayuden a buscar patrones y a clasificar los futuros datos que obtengamos, permitiendo mantener o modificar esas soluciones en tiempo real.

1. Sistemas supervisados (KNN, Bayerssian...)
2. Sistemas no supervisados (K-Means)
3. Redes Neuronales
4. Train / Test y Métricas de comparación

6. TRABAJO FIN DE PROGRAMA: CAPSTONE PROJECT
Realizarás un proyecto propio de desarrollo de Data Analytics para solventar un problema durante el programa. Al completarlo, competirás con tus compañeros en la presentación del proyecto junto con un comité de invitados de empresas.

1. Definición de idea con el tutor asignado
2. Selección de objetivos del trabajo
3. Plantear metodología y herramientas
4. Presentación ante tribunal de expertos y compañeros

Objetivos

El objetivo del curso es prepararte para especializarte en puestos como: Data Analyst, Data Journalist, Marketing Data Analytics, Psychological Research Analyst.

Duración

Duración 340 Horas
Horario: Lunes a Viernes 9:30h - 18:00h
Localización: Madrid

Precio

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