Data Analytics

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Próxima fecha

Part Time:

Martes y Jueves 18.30-21.30 horas
Sábado 10.00-17.00 horas
300 horas
Octubre 2022 - Febrero 2023

Full Time:

Lunes a Viernes 9.00-13.00 h y 14.00-18.00 h
300 horas
Noviembre 2022-Diciembre 2022

Beneficios

Al finalizar el programa tendrás las habilidades y técnicas más extendidas y utilizadas en el entorno laboral digital de Data Analytics y podrás trabajar como
 
· Data Analyst
· Data Journalist
· Marketing Data Analytics
· Psychological Research Analyst


A quién va dirigido

Este curso va dirigido a:
 
· Recién graduados en carreras científicas y técnicas que quieran especializarse en analítica de datos.
 
· Emprendedores: Mentes inquietas interesadas en el desarrollo de modelos de negocio en el ámbito del Big Data y que quieran conocer el estado del mercado actual.
 
· Especialización: Career changers y Carrer Boosters del mundo del IT, como desarrolladores de software o técnicos de sistemas, que quieran evolucionar hacia el desarrollo de soluciones de Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial.
 
· Cambio de sector: Career changers y Carrer Boosters de otros sectores como el análisis económico y financiero, que quieran expandir sus aptitudes en análisis de datos y en el desarrollo de modelos predictivos.

FAQ


Contenido

1. Fundamentos de la programación
Introducción a los fundamentos de programación en Python. El bloque estará basado en el aprendizaje de las diferentes estructuras básicas, así como paquetes y librerías necesarias y el uso y manejo de la terminal del sistema.
 
 
2. Fundamentos en Inteligencia Artificial (IA)
Introdúcete en la inteligencia artificial, aprende las bases matemáticas, los diferentes clasificadores y tipos de aprendizaje y el funcionamiento básico de las neuronas artificiales.
 

3. Manipulación y Procesado de Datos
El preprocesado de la información y de los datos adquiridos es fundamental para la correcta visualización de los datos y para tomar decisiones acertadas en base a ellos. En esta unidad aprenderás a trabajar con falta de datos y a procesarlos, obteniendo las características fundamentales y aprendiendo a reducir su volumen con diferentes técnicas.
 
4. Visualización de Datos
La visualización de datos y su correcta representación es fundamental para un analista de datos. En este bloque se enfocará el aprendizaje en la representación de los datos para la toma de decisiones en base a nuestros datos.

5. Machine Learning
Cuando se comprenden los datos que se visualizan, puede ser interesante utilizar algoritmos de clasificación que nos ayuden a buscar patrones y a clasificar los futuros datos que obtengamos, permitiendo mantener o modificar esas soluciones en tiempo real.
1. Sistemas supervisados
2. Sistemas no supervisados
3. Redes Neuronales
 
6. Capstone Project
Se realizará un proyecto propio de desarrollo de un producto digital para solventar un problema durante el programa integrado con el resto de bootcamps para dar una visión real.

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