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Bootcamp de Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning

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Jornada Completa: 8 meses
Español

Todo lo que necesitas saber de Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning

Este Bootcamp de Data Science 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 en Big Data 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…
El objetivo de este Bootcamp 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.

Salario medio

El sueldo medio de un Analista Big Data en España es de 39.800 € brutos por año, dependiendo de tu experiencia y de tu lugar de trabajo.

Ventajas de estar con Estudiantech

Formación verificada

No somos una granja de datos, te damos información contrastada y si lo necesitas, te asesoramos.

Acceso a becas y descuentos exclusivos

Programas especiales para ti. Solo por informarte con nosotros, recibirás un descuento especial para cambiar tu vida.

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

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)

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

Hay varias maneras y diferentes servicios ofrecidos por diferentes bancos que pueden facilitar la financiación del curso, tano en Europa como en Lationamerica. Consulta al centro para más información

La Bolsa de Talento de KeepCoding es un servicio de acompañamiento y asesoramiento individualizado, enfocado en ayudar a los KeepCoders a conseguir sus objetivos profesionales y a potenciar su empleabilidad sin importar si están en España o en cualquier otra parte del mundo.

Además, como alumno del centro que ha finalizado el bootcamp, tendrás acceso de por vida a todas las ofertas de empleo de este servicios para conectar con sus empresas partners.

Trabajan mano a mano y aplicamos las últimas metodologías diferenciadas y probadas en el éxito de sus alumnos.

¿Cómo lo consiguen? A través de varios servicios que te ayudarán a potenciar tu perfil al 100% para alcanzar el objetivo que buscas, tanto personal como profesional

Temario: esto aprenderás

Te prepararán para trabajar en 8 meses para un sector con gran alta empleabilidad.

Al momento de matricularte al Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp, se te asignará un coach y serás entrevistado para determinar si tienes lagunas que debes de resolver antes de arrancar el bootcamp. Por eso es recomendable hacer la matrícula lo antes posible y así estar listo para cuando empiece el maratón.

Estos son algunos de los módulos online que tu coach podrá recomendarte:

Curso de informática para novatos
Programación desde cero
Curso de Git, Github & SourceTree
Bases de Datos relacionales & SQL
Curso Resolución de Problemas con OOP y TDD – Introducción IA & Machine Learning
Curso de Docker
Curso de R
Matemáticas oxidadas
Bola extra

Data 101: Obtendrás una visión «Big Picture» del funcionamiento del bootcamp, su metodología y conocimientos a adquirir.
Prompt Engineering: Aprenderás desde la extracción y procesamiento de información hasta la generación de texto, te capacitarás para abordar desafíos complejos en el procesamiento del lenguaje natural. Aprenderás a desarrollar y optimizar instrucciones específicas para sistemas de IA para personalizar y mejorar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial en función de los objetivos y requisitos específicos de cada proyecto.

Protección de Datos: Regulaciones, estándares, conceptos clave y otros ejes.
SQL Avanzado, ETL y DataWarehouse: Introducción al diseño y modelado de bases de datos relacionales y normalización. Diseño y construcción de un Data Warehouse mediante lenguaje SQL. Compresión y diferenciación entre procesos ETL y ELT

Arquitectura Big Data: En este módulo vemos una visión 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: 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).
Python para Big Data & Machine Learning: Construirás tus conocimientos de programación, aprendiendo programación funcional para análisis de datos y herramientas actuales

Exploración y Visualización de Datos: Profundizar en el análisis de los datos mediante el reporting utilizando una de las herramientas más populares del mundo de los datos, denominada PowerBI, y muy conocida en el mundo del Business Intelligence y del Data Science.
Estadística y Data Mining: Aprender a extraer información de los datos recopilados, haciendo un análisis exploratorio y afianzando conocimientos de estadística, para luego aplicar diferentes técnicas de data mining.
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

Machine Learning: 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 se presentarán los fundamentos del aprendizaje automático, con énfasis en algoritmos de clasificación y regresión, usando Python, Pandas, Scikit Learn y Jupyter Lab.
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.
Procesamiento del lenguaje Natural (NLP) y búsqueda: 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: Consolidar algoritmos según modelos (batch, online, streaming) y llevarlo a la práctica en proyectos reales.
Inteligencia Artificial: Aprender cómo funciona la Inteligencia Artificial, el panorama actual y sus aplicaciones

Data Management
Desarrollo Seguro
Casos de Uso
Emprendimiento
DataOps
Chatbots
Voice Analytics
Pitch

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