Programa
TRABAJO PREPARATORIO: ATERRIZAJE EN DATA SCIENCE
Antes de comenzar el Data Science Bootcamp, tendrás que realizar un trabajo previo para que el programa comience de la mejor manera posible. Una vez que hayas sido admitido formalmente, tendrás acceso a ejercicios en Python y otros en matemáticas y estadística. Estimamos que tardarás una media de 15-20 horas en completar todos los ejercicios, que deberán entregarse a más tardar dos días antes de la fecha de inicio del programa. De esta manera, podemos asegurar que el equipo docente y directivo está debidamente preparado para guiarte durante el programa, permitiéndote aprovechar al máximo esta experiencia de aprendizaje.
PROGRAMACIÓN PYTHON
Este módulo está diseñado para ofrecerte conocimientos profundos sobre el lenguaje de programación Python, desde la sintaxis y las técnicas de optimización de scripts hasta las claves para programar. Sentarás las bases de las estructuras de programación para sacarle el máximo partido a los siguientes módulos del Bootcamp. Aprenderás a programar desde cero en sesiones prácticas intensivas con ejercicios y tareas individuales de programación.
MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA APLICADAS
En este módulo, conocerás los fundamentos matemáticos necesarios para el siguiente módulo de machine learning. Estudiarás los conceptos matemáticos y estadísticos en los que se basan los proyectos de data science y machine learning. Las sesiones se centran en el contenido teórico de los métodos cuantitativos y los modelos estadísticos que complementarán los talleres de machine learning de Python. Aprenderás a utilizar modelos estadísticos para extraer información de los datos y a realizar test estadísticos para respaldar tus resultados.
MACHINE LEARNING EN PYTHON
Este módulo está diseñado para profundizar en los conocimientos prácticos necesarios sobre la implementación de los modelos cuantitativos y estadísticos que componen el machine learning en Python.
Disfrutarás de una experiencia práctica en la que analizarás varios conjuntos de datos para llevar las aplicaciones de data science y machine learning a otro nivel.
EXTRACCIÓN DE DATOS Y VISUALIZACIÓN
Este módulo te permitirá complementar tus habilidades de análisis de datos enseñándote a utilizar scripts de Python para extraer datos de varias fuentes (a partir de archivos de texto de bases de datos SQL). Además, aprenderás a crear visualizaciones atractivas y potentes con paquetes de Python. La elección de la gráfica es crucial: te puede llevar a ser un agente del cambio o a quedar relegado a un segundo plano. Conocerás cómo representar los datos de la manera más llamativa.
COMUNICACIÓN Y STORYTELLING DE DATOS
Nuestro entorno es tan competitivo que no basta con disponer de conocimientos técnicos para destacar en el sector de data science y llevar el cambio a una organización. Hace falta elaborar un discurso sólido y ser capaz de transmitir el análisis de forma efectiva. Por eso, el objetivo de este módulo es complementar tus conocimientos técnicos con habilidades comunicativas y de storytelling, que te servirán para maximizar el impacto de tus análisis de datos.
INDUSTRY VISIT
Las visitas de empresas, que son una parte esencial del programa, son una oportunidad perfecta para conocer en primera persona cómo se utiliza la ciencia de datos y el aprendizaje automático en las organizaciones internacionales. Descubrirás cómo se pone en práctica la teoría en las operaciones empresariales del mundo real y podrás hablar directamente con las personas responsables de ello para conocer su experiencia y su opinión. A continuación, puedes ver algunas de las multinacionales que nos han visitado y que han charlado con nuestros estudiantes.
¿QUÉ APRENDERÁS EN ESTE PROGRAMA?
1. PROGRAMACIÓN PYTHON
Conocerás todos los aspectos, desde la sintaxis y las técnicas de optimización de scripts hasta las mejores claves para programar.
2. ADQUISICIÓN DE DATOS Y VISUALIZACIÓN
Aprenderás a extraer datos de diversas fuentes y crearás visualizaciones sólidas con ggplot2, seaborn y matplotlib.
3. MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA
Manejarás estadísticas inferenciales, distribuciones de la probabilidad y análisis regresivos para sacar conclusiones de los datos y respaldar tus resultados.
4. MACHINE LEARNING EN PYTHON
Disfrutarás de una experiencia práctica que te permitirá elaborar un modelo operativo a partir de las aplicaciones de data science y machine learning.
5. DATA LABS
Trabajarás con datos reales y obtendrás consejos personalizados de un mentor.
6. COMUNICACIÓN Y STORYTELLING DE DATOS
Aprenderás a visualizar y transmitir tus análisis de datos para lograr el máximo impacto.
