Bootcamp de Data Science

5.0

Contenido:

Prep Course


Fundamentos Python

Introducción a Python. Entender los flujos de control, iteradores e iterables, las clases & OOP, la creación de variables, tipos de datos y operadores y, el error handling.


Fundamentos GIT

Introducción a comandos básicos de GIT. Aprender a utilizar funcionalidades como forking y cloning de repositorios, controles de versiones. Utilizar correctamente los comandos git: status, add, commit, push.


Fundamentos Math

Introducción a conceptos matemáticos. Entender las funcionalidades como el análisis matemático, el análisis multivariable y el álgebra lineal.

Módulo 1


Intro to Data

Introducción al pensamiento computacional. Computer Science. Circuitos eléctricos. Half Adder. Sistemas de numeración.


Numpy

Introducción a la librería NumPy. Concepto de arrays y matrices. Estadística, rendimiento y máscaras.


Pandas

Introducción a Pandas. Tipos de datos. Concepto de Series y DataFrames.


Estructura de Datos

Concepto de pilas y colas, listas enlazadas, Hash Tables, árboles, Heap y otras estructuras de datos.

Algoritmos

Conceptos de algoritmos. Manejo eficiente de algoritmos. Lógica de algoritmos. Algoritmos de ordenamiento y de búsqueda.

Módulo 2.


Into to DBMS/SQLI

Introducción a sistemas de gestión de bases de datos. Introducción a SQL. Conceptos de base de datos.


DML – ORM

Introducción a DML y ORM. Interacción con bases de datos.


KPIs & Business Applications – DML

Concepto de KPI & Business Applications. Funciones en SQL. Agregaciones.


Estadística y probabilidad de datos

Introducción a la teoría de la probabilidad. Estadística vs Probabilidad. Espacios muestrales y sucesos. Distribuciones de probabilidad. Tests estadísticos.

Módulo 3.


Deep Dive SQL

Optimización de consultas. Aplicación de índices en RDBMS. Modelo de datos. Variables y funciones. SQL Joins. Subconsultas.


Data Description

La calidad del Dato y sus criterios. Preparación del dato.


Data Cleansing

Limpieza, valores faltantes y normalización de los datos.


ETL

Extracción, transformación y carga – ETL.

Módulo 4.


Big Data (frameworks Hadoop)

3 V’s de Big Data. Hadoop. Frameworks Hadoop. Hive. Formatos de almacenamiento.


Procesamiento Batch y Streaming

Apache Spark. Procesamiento Batch vs Streaming.


NO-SQL

Concepto de NO-SQL. Tipo de Motores de Bases de Datos.


Orquestación de flujos de datos

Concepto de Flujos de Trabajo.

Módulo 5.


Reportes y dashboards

Introducción al reporting y dashboards. PowerBI y DAX.


Visualización

Concepto de Data Visualization. Gráficos, mapas y otros tipos de visualizaciones. Matplotlib y Seaborn.


Storytelling

Entender cómo contar historias a través de los datos. Expresión oral.

Módulo 6.


Ingeniería de features

Intro a modelling. Stochastic Modelling & Parameter Estimation. Feature Selection.


Modelos Machine Learning

Introducción al machine learning. Modelos de regresión, clasificación, supervisados y no supervisados.


Evaluación performance modelos

Concepto de performance. Evaluación de modelos. Time Series.


Deep Learning

Concepto de redes neuronales.

El precio total del bootcamp es 4000€
El bootcamp tiene 20 semanas de duración.
Las tecnologías/habilidades prácticas que vas a dominar después de completar el bootcamp son las siguientes: Python, SQL, MongoDB, Hadoop
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