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CAPACITACIÓN DE ALTO VALOR
Un programa intensivo
de 14 semanas que transformará tus habilidades
- Adquiere las competencias clave de un científico de datos
- Aprende con prácticas y proyectos reales
- Impartido por expertos en activo
- 100% live streaming
- 14 semanas
- De 15:00h a 20:00h
- Lunes a jueves
- Próximamente
- 14 semanas
- De 15:00h a 20:00h
- Lunes a jueves
- 02 dic. - 26 mar. 2025
- Ser autónomo/a, trabajador/a o desempleado/a en Galicia.
- Contar con disponibilidad completa para asistir al 100% de las clases.
- Álgebra y cálculo básico como requisito imprescindible para comprender conceptos avanzados en redes neuronales y deep learning.
- Para graduados o estudiantes de ADE, economía, matemáticas, física, ingeniería ya sea a través de formación de FP o universitaria y/o experiencia previa en los ámbitos anteriores.
- Contar con conocimientos básicos de programación en cualquier lenguaje.
- Contar con conocimientos fundamentales en estadística.
- Contar con habilidades interpersonales (soft skills): capacidad para trabajar en equipo y buen nivel de comunicación.
- Disponer de un ordenador (PC o portátil) con auriculares y cámara web para seguir las clases en remoto.
- Tener una pantalla auxiliar para facilitar el seguimiento de las clases y la realización de casos prácticos.
PLAZO DE INSCRIPCIÓN CERRADO
Conviértete en un perfil de alta demanda
El 80% de nuestros alumnos encuentran trabajo después de realizar esta capacitación.
Convierte tu interés por la tecnología en tu carrera profesional. Da el primer paso para profundizar en el mundo del dato.
Tutores en activo
Aprenderás de la mano de profesionales en activo dentro del propio sector tecnológico.
Learning by doing
Adquirirás habilidades prácticas desarrollando un proyecto real desde el primer día.
Trabajo en equipo
Tomarás decisiones clave junto a tu equipo, emulando entornos laborales reales.
Planificación
Liderarás proyectos con recursos limitados y gestionarás hitos importantes.
Apoyo personal
Recibirás apoyo técnico y personal de los tutores en cada etapa de tu aprendizaje.
Orientación al cliente
Desarrollarás productos que maximizan el valor para el cliente e interesan a las empresas.
Dale un impulso a tu carrera
Nuestros alumnos ya trabajan en empresas del sector tecnológico
Una metodología innovadora
Aprendizaje basado en proyectos reales
Los participantes trabajarán en proyectos prácticos con datos reales, tanto de forma individual como en equipos, emulando el entorno de trabajo de un equipo profesional de datos y aprendizaje automático. Esto asegura una experiencia formativa profundamente conectada con los retos actuales del sector.
Ciclo de vida completo de los proyectos
Cada equipo desarrollará soluciones completas en Big Data y Machine Learning, siguiendo todas las fases del ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos: desde la identificación y limpieza de datos, pasando por el modelado de algoritmos, hasta el despliegue y monitoreo de los modelos. Este enfoque permite una visión integral y orientada a resultados.
Trabajo en equipo y presentaciones colaborativas
Los equipos emplearán Trello para coordinar y visualizar el flujo de trabajo y realizarán presentaciones de sus proyectos, en las que compartirán hallazgos, soluciones y los beneficios de sus modelos. Esto refuerza habilidades de comunicación, colaboración y gestión de proyectos, esenciales para el éxito profesional en Data Science.
Hechos, no palabras
Nuestros alumnos te cuentan su experiencia formándose en Campus Dual
¿Tienes madera de Data Scientist?
Si te apasiona la idea de ir más allá de los números, descubrir patrones complejos, y desarrollar modelos que predigan y resuelvan problemas reales, ¡este es tu camino! En el Bootcamp de Data Science & IA, aprenderás a implementar técnicas de machine learning, analizar grandes volúmenes de datos, y crear soluciones inteligentes que transformen los datos en impacto tangible.
Pasión por la tecnología
Eres curioso y quieres estar al día de lo último en tecnología.
Versatilidad
La flexibilidad es esencial en desarrollo. Te adaptas a entornos y lenguajes.
Orientación a soluciones
Diseñas soluciones que aporten valor real a los usuarios y al proyecto.
Ambiente colaborativo
Formas equipo para realizar tareas de manera eficaz y lograr resultados.
Contenido
Objetivos:
- Comprender los conceptos fundamentales de la gestión de datos y su relevancia en entornos empresariales.
- Explorar los principios básicos de Big Data y su impacto en la estrategia organizacional.
- Familiarizarse con los conceptos de Inteligencia Artificial y su aplicación en la toma de decisiones.
- Desarrollar habilidades prácticas en el uso de Python y SQL para la manipulación y análisis de datos.
- Introducir herramientas esenciales para la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos.
Contenido:
- Introducción a la gestión de datos.
- Principios de Big Data.
- Fundamentos de Inteligencia Artificial.
- Uso de herramientas para la gestión de datos.
- Práctica en Python y SQL para manipulación y análisis de datos.
Objetivos:
- Aprender a recolectar, limpiar y analizar datos para extraer información valiosa.
- Identificar patrones y tendencias relevantes en los datos.
- Aplicar técnicas estadísticas y visualización para interpretar resultados.
- Desarrollar habilidades para trabajar con datos en las siguientes etapas del curso.
Contenido:
- Fundamentos de estadística descriptiva y análisis estadístico.
- Análisis exploratorio de datos.
Objetivos:
- Desarrollar una comprensión profunda de los conceptos y algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.
- Implementar modelos que solucionen problemas reales en distintos sectores.
- Aplicar prácticas avanzadas de Machine Learning en clasificación, regresión y clustering.
- Familiarizarse con redes neuronales y técnicas de deep learning para resolver problemas complejos.
Contenido:
- Introducción al Machine Learning: conceptos y tipos (supervisado, no supervisado, semisupervisado).
- Regresión: métricas y algoritmos clave, resolución de problemas prácticos.
- Clasificación: matriz de confusión, métricas de evaluación y algoritmos principales, problema práctico.
- Clustering: algoritmos y tipos de clustering, problema práctico.
- Fundamentos de Deep Learning.
- Optimización y backpropagation.
- Redes neuronales de perceptrón multicapa.
- Redes neuronales convolucionales.
- Redes neuronales recurrentes.
- Aplicación práctica en un problema de Deep Learning.
Objetivos:
- Entender cómo gestionar y analizar grandes volúmenes de datos en entornos cloud.
- Adquirir experiencia práctica con las herramientas y plataformas líderes de Big Data y cloud computing.
- Implementar estrategias de almacenamiento, procesamiento y seguridad en la nube.
- Conocer aspectos de seguridad y gobernanza de datos en entornos cloud.
Contenido:
- Fundamentos de Big Data.
- Introducción a Cloud Computing.
- Almacenamiento y procesamiento de Big Data en la nube.
- Seguridad y gobernanza en Big Data en entornos cloud.
- Implementación práctica en plataformas cloud.
Objetivos:
- Utilizar herramientas de visualización y reporting para comunicar resultados y hacer seguimiento de proyectos.
- Crear cuadros de mando que faciliten el análisis y la toma de decisiones.
- Monitorizar la evolución de sistemas en producción a través de visualizaciones efectivas.
Contenido:
- Conceptos de KPI y su importancia en el análisis de datos.
- Diseño de cuadros de mando.
- Creación de un cuadro de mando para el seguimiento de proyectos del curso.
- Acceso a todas las herramientas que proporciona la suite Office 365 para el trabajo en una empresa, como por ejemplo: Microsoft Teams.
- JIRA para poder organizar tu backlog.
BOOTCAMP EN DATA SCIENCE & IA
INSCRIPCIÓN CERRADA