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Requisitos
Para la realización de este curso no se necesita experiencia previa, ya que el programa facilita la introducción al Data Scienc mediante una preparación intensiva de todos los conceptos clave para desarrollar ima carrera en ciencia de datos. Además al incio del Bootcamp tendás el curso introductorio donde podrás aprender las bases que te servirán para abordar de la mejor manera posible el programa.
Salidas laborales
Data scientist.
Data analyst.
Business Intelligence analyst.
Machine learning analyst.
Doble titulación
Después de finalizar satisfactoriamente el Bootcamp recibirás el título propio de Nuclio Digital School. Además, tendrás la posibilidad de obtener el título propio de experto universitario en Data Science (27 ECTS) de la Universitat de Vic-Universitat Central de Catalunya, siempre que cumplas con los requisitos académicos, de documentación, de pagos y administrativos establecidos.
El profesorado
El profesorado de Nuclio está formado por profesionales en acivo del sector tecnológico. Con gran experiencia en el sector trabajando en grandes compañías como Glovo, Cabify, CaixaBank entre otras
Adquiere soltura en el manejo de las herramientas principales de un Data Scientist:
Python y sus librerías y entornos (Anaconda, Scikitlearn, Numpy, Pandas, etc)
SQL, su sintaxis y funcionalidades del lenguaje de queries
Data Science collaboration (Git/Google Colab/Drive) y Control de Flujo
Conecta Python con la base de datos
Conoce NOSQL a través de MongoDB
Profundiza en Data Analytics
Aprende a gestionar datos con Python
Realiza transformaciones de los datos, preprocesamiento, estandarizaciones y visualizaciones
Sumérgete en Data Visualization
Aprende a utilizar o expande tus conocimientos en PowerBI
Visualiza datos con Python
Construye dashboards
Realiza análisis de datasets
El core del programa y del Data Scientist moderno.
Aprendizaje Supervisado para datos etiquetados.
Análisis de regresión, clasificación y time series
Entiende los principales conceptos y algoritmos
Pandas y Scikit-learn avanzado
Balancea tus datos
Aprendizaje No Supervisado para datos no etiquetados
Analiza y predice series temporales
Construye aplicaciones de Deep Learning en los ámbitos de Computer Vision, Natural Language Processing y Reinforcement Learning
Conoce las Neural Networks
Procesa información no estructurada (imagen, texto, video y sonido)
Construye agentes de Inteligencia Artificial
Herramientas de MLOps e Introducción al Cloud
Gestión de proyectos de Data Science y operación de modelos a escala
Model Serving (Flask) y (Cloud)
Machine-Learning como servicio
Aspectos legales y éticos en el uso de datos
Tendencias de mercado e Introducción al mercado de los datos
Proyecto transversal de inicio a fin de máster en el que abordarás de manera grupal un reto en Data Science y en el que tendrás que aplicar todos los conocimientos adquiridos a lo largo del programa.
Además, en base a tus preferencias tendrás la posibilidad de elegir qué tipo de proyecto deseas realizar:
Role-Play
SooGoodData
Data for net Zero
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