El horario está pensado para que puedas compaginarlo con tu vida profesional, con clases presenciales viernes y sábados, apoyado con tutorías online.
Con esta formación, adquirirás las habilidades requeridas por las empresas para los perfiles analistas de datos. Aprenderás a analizar y resolver problemas de negocio gracias a una metodología basada en la resolución de casos reales de la mano de expertos. También, profundizarás en los aspectos matemáticos relacionados con la Inteligencia artificial y el tratamiento de datos a gran escala. Sumado a esto, te adentrarás en lenguajes de programación como Phyton y R, las mejores herramientas para generar algoritmos para la toma de decisiones a partir de base de datos.
IMMUNE Technology Institute es la escuela de referencia en tecnología en España con especializaciones en Data Science & AI, Programming & web, Cybersecurity, Cloud Computing y Blockchain.
0. Fundamentos de programación
Iniciación al pensamiento lógico.
Estructuras básicas de programación.
Entornos, frameworks y herramientas destacadas.
1. Python para Data Scientists
Introducción a la programación:
Variables, loops, secuencias.
Code Editor: Visual Studio Code.
Funciones y complex data.
Gestión de archivos y parsing.
Introducción a la orientación por objetos.
Módulos y librerías externas.
2. Matemáticas: Álgebra y estadística aplicadas a la IA
Introducción y conceptos matemáticos claves.
Álgebra lineal.
Probabilidad y estadística para Machine Learning.
3. Manipulación y análisis de datos avanzado
Manipulación y Análisis de datos (databases, sql, no sql, apis, webservices, scripting).
Procesamiento de datos (Limpieza y manipulación)
Librerías de Python (Panda, Numpy).
Funcionalidad básica de R.
Series temporales
4. Visualización avanzada de datos
Conceptos clave de visualización.
Mapas.
Herramientas de visualización comerciales y de open source.
5. Machine Learning Supervisado
Clasificación: Modelo probabilístico (Naive Bayes & Logistic Regression). K-NN, Decision trees & Random forest. XGBoost.
Regresión lineal y no lineal.
Técnicas de remuestreo y validación cruzada.
Sobreajuste & Bias.
6. Machine Learning No Supervisado
Clustering y detección de anomalías.
Minería de datos y asociación.
Modelos de variables latentes y reducción dimensional.
7. Deep Learning y Redes neuronales
Introducción al Deep Learning.
Cómo construir una red neuronal.
Densely connected network.
Red Neuronal Convolucional (CNN).
Red Neuronal Recurrente (RNN).
Redes Adversarias Generativas (GANs).
8. Ciclo de vida de la IA y herramientas comerciales
Cloud.
Ciclo de vida de la IA.
Herramientas comerciales de IA (IBM, BIGML)
Finalizada la formación, recibirás: Título propio del prestigioso instituto tecnológico IMMUNE Technology Institute en Colaboración con BIG ML (Institución puntera en Machine Learning).
El estudiante podrá conseguir las certificaciones más demandadas en DATA SCIENCE.
Se recomienda tener una base matemática y estadística mínima. Y si el estudiante quiere empezar directamente serán necesarios unos conocimientos previos de programación en Python. Si no es el caso, la formación incluye, para el que lo necesite, una introducción a este lenguaje de programación.
Información Adicional