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Data Science
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Requisitos
Para el curso de «Data Science» se requiere algunos conocimientos basicos sobre programación y matemáticas
Salidas laborales
Ingeniero de datos, analista de datos, científico de datos, visualización de datos, o ingeniero de aprendizaje
Financiación
El centro ofece varias maneras posibles para la financiación. Consulte al centro para obtener más información
Una vez que haya sido aceptado, recibirá aproximadamente 40 horas de recursos de aprendizaje en línea, cuidadosamente seleccionados por Le Wagon para que sean intuitivos e interactivos. Este trabajo de preparación garantizará que tenga los fundamentos necesarios en Python y matemáticas antes de que comience el bootcamp
Extraiga datos de bases de datos relacionales, manipule matrices de big data y cree visualizaciones. Comprender conceptos matemáticos clave para el análisis de datos como estadística y álgebra lineal
Aprenda cómo sobrevivir a la fase de preparación de datos de un gran conjunto de datos. Extraiga conocimientos interpretando resultados estadísticos basados en modelos de regresión multivariados, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza
Implemente el flujo de trabajo de aprendizaje automático con Scikit-Learn (preparación de datos, ingeniería de características, selección de modelos, evaluación y ajuste) y comprenda las intuiciones matemáticas y las implementaciones numéricas de los modelos de aprendizaje automático
Adquiera competencia en arquitecturas y parámetros de redes neuronales, construyendo redes para análisis de imágenes, secuencias y textos. Sumérgete en la IA codificando un transformador desde cero y desarrollando aplicaciones GenAI. Adquiera habilidades prácticas con «grandes modelos» previamente capacitados a partir de investigaciones de código abierto de vanguardia
Convierta sus mejores modelos hechos a mano en un paquete Python replicable que pueda entrenarse con big data en la nube, utilizando máquinas virtuales y bases de datos en línea. Supervise el rendimiento de su modelo a medida que llegan nuevos datos, vuelva a entrenarlo cuando sea necesario y exponga sus predicciones al mundo a través de API o sitios web
A través de una serie de conferencias en vivo, aproveche las capacidades de las herramientas de IA generativa para optimizar sus flujos de trabajo de codificación y explorar consideraciones éticas vitales en IA. Obtenga información sobre cómo hacer que los modelos complejos de IA sean comprensibles para las partes interesadas y céntrese en la implementación de canales de CI/CD eficaces
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