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Data Science & AI
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Requisitos
Para la realización del curso no se necesita ningún requerimiento especial
Salidas laborales
Data scientist.
Data analyst.
Business Intelligence analyst.
Machine learning analyst.
Comienza familiarizándote con los conceptos y herramientas fundamentales del data science. Adquiere los conocimientos de programación con Python esenciales para empezar el bootcamp. Además de los fundamentos del lenguaje, las estructuras de programación y el uso de distintas librerías. También empezarás a utilizar el sistema de control de versiones GIT.
Adquiere habilidades fundamentales para explotar el dato. Los temas abordados incluyen la manipulación de datos utilizando bibliotecas como NumPy y Pandas, el manejo de diversas fuentes de datos, la creación de visualizaciones efectivas, y la aplicación de técnicas estadísticas para obtener información significativa y tomar decisiones basadas en datos.
Construye diferentes modelos de Machine Learning y Deep Learning para resolver problemas complejos utilizando los datos. Comprenderás los fundamentos del aprendizaje supervisado y no supervisado, y aplicarás diferentes tipos de modelos como SVMs, Árboles de Decisión, KNN y XG Boost. Además aplicarás tus conocimientos de estadística para la preparación y transformación de los datos, para después generar los datasets adecuados. Todas estas tareas las realizarás utilizando sklearn. Trabajarás con otro tipo de datos no estructurados como imágenes o lenguaje, a los que se aplicarán las técnicas de Deep Learning. Para ello, aprenderás a utilizar Keras y Tensorflow. Serás capaz de crear pipelines de tratamiento y análisis de los datos, abordando problemas de diferente índole: análisis de datos estructurados, imágenes y Reconocimiento de Lenguaje Natural (NLP) o Series Temporales entre otros.
Aprenderás a implementar tus modelos en entornos productivos y de cloud, y los fundamentos para transmitir sus resultados al negocio. Además aprenderás Cloud con AWS, y serás capaz de poner en producción tus modelos creando APIs y utilizando frameworks como Flask. También pondrás en práctica tus conocimientos para acceder y manejar bases de datos y verás herramientas de Big Data como Spark. Serás capaz de desplegar un modelo en un entorno productivo que hará uso de los modelos y librerías de ML y Deep Learning, y tendrás las bases de tu portfolio de Data Scientist.
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