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Data Science & AI
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Requisitos
No son necesarios conocimientos previos para un adecuado aprovechamiento del periodo lectivo
Salidas laborales
Data Architect
Data Engineer
Data Scientist
Data Analyst
Business Analyst
Big Data Developer
Community manager
Administrador de sistemas híbridos
Arquitecto de sistemas Cloud
Consultor/ingeniero/arquitecto de integración de soluciones Cloud
Financiación
En 3 meses (gratis), 6 meses o hasta 18 mensualidades. Consulta al centro para más información.
Hasta un 40% de desucento
Profesorado
El equipo de profesores pone a tu disposición años de experiencia en sus respectivas disciplinas. Un centro de formación homologado ha de comunicar quiénes son sus profesores/as y someterles al control de la compañía propietaria del software sobre el que imparten formación. Esto garantiza su permanente conocimiento de todas las funcionalidades de las aplicaciones, su contrastada valía y experiencia profesional, así como su indudable capacidad y calidad como docente.
Escuela certificada
CEI es un centro de formación reconocido oficialmente y homologado por las compañías que lideran el sector de las artes digitales y las nuevas tecnologías: Adobe, Autodesk, Apple, Google Partner…
Donde el alumno aprenderá a establecer un orden entre los diferentes campos de estudio (almacenamiento, procesamiento, análisis), siendo capaz de recomendar el uso de herramientas y tecnologías en función del caso de uso a resolver y con el objetivo de que, al terminar el periodo lectivo, el alumno sea capaz de dominar: los fundamentos de Big Data y Business Analytics, modelos y bases de datos relacionales, tecnología aplicada a business intelligence, bases de datos NOSQL y almacenamiento escalable, paralelización de datos (Hadoop vs Spark), machine learning y minería de datos, minería de texto y PLN y visualización de datos
Como anteriormente hemos comentado, Python es el lenguaje de programación para Big Data por excelencia pero es que, además, es un lenguaje de programación potente, versátil, flexible y muy útil para otras áreas además de Data Science como Hacking o Machine Learning gracias a que es un lenguaje de programación interpretado, multiparadigma y multiplataforma. Es un lenguaje de alto nivel cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código. Gracias a su sintaxis sencilla es un muy buen lenguaje para aprender a programar
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