Bootcamp de Data Science & AI

4.4

Contenido del bootcamp

Formación previa: prepárate para el curso

40h

Una vez te hayamos confirmado la admisión en el curso, recibirás alrededor de 40 horas de contenido formativo en línea seleccionado específicamente por Le Wagon que te resultará intuitivo e interactivo. Esta formación previa te dará las bases que necesitas en Python y en matemáticas antes de empezar el curso.

  • Configuración de tu entorno de aprendizaje (notas, editor de texto…)
  • Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo
  • Fundamentos de Python
  • Fundamentos de matemáticas (¡aprenderás de forma divertida e intuitiva!)

Análisis de datos

80h

Aprende Python para Data Science: extrae datos de bases de datos relacionales, manipula matrices de datos y crea visualizaciones. Comprende los conceptos fundamentales de las matemáticas para el análisis de datos, como estadística y álgebra lineal.

  • Extrae datos de archivos, webs o API
  • Manipula datos con Python, Pandas y Numpy
  • Consulta y almacena datos con SQL y Google Big Query
  • Visualiza con Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn y Plotly

Ciencia de la decisión

40h

Ponte en el lugar de un consultor de datos y aprende a gestionar la fase de preparación de información obtenida a partir de una gran base de datos. Saca conclusiones mediante la interpretación de resultados estadísticos basados en modelos de regresión lineal múltiple, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.

  • Modelos estadísticos de regresión lineal/logística múltiple
  • Empaquetado y programación con lenguaje orientado a objetos en Python
  • Presentaciones en Notebook con gráficos interactivos

Machine Learning

80h

Implementa los flujos de trabajo del Machine Learning con Scikit-Learn (preparación de datos, desarrollo de funcionalidades, selección de modelos, evaluación y reajuste) y comprende las intuiciones matemáticas y las implementaciones numéricas de modelos del ML.

  • Librerías Scikit-learn y XGBoost
  • Aprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles…)
  • Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
  • Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX…)
  • Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA…)

Deep Learning

40h

¡Descubre la magia que hay detrás del Deep Learning! Comprende la arquitectura de las redes neuronales (neuronas, capas, estructuras de datos) y sus parámetros (activaciones, pérdidas, optimizadores). Construye tus propias redes neuronales (densas, recurrentes o convolucionales) para trabajar con imágenes, secuencias y textos. Aprende cómo reutilizar y transferir información de modelos ya entrenados a partir de investigaciones abiertas. Atrévete con codificadores automáticos, procesamiento de datos por lotes y entrenamiento de GPU.

  • TensorFlow
  • Keras
  • Google Colab

Machine Learning Engineering (MLOps)

40h

Convierte tus mejores modelos en paquetes de Python replicables que podrás entrenar con Big Data en la nube mediante máquinas virtuales y bases de datos online. Supervisa el rendimiento de tus modelos al recibir nuevos datos, vuelve a entrenarlos cuando sea necesario y expón tus predicciones mediante API o páginas web.

  • VS code y línea de comandos
  • Entrenamiento con Google Cloud, Virtual Machines, SSH
  • MLflow y Prefect para grafos acíclicos dirigidos
  • Docker y Fast API para el back-end
  • Streamlit para el front-end

IA Generativa

A través de una serie de clases en vivo, aprovecha las capacidades de las herramientas de la IA Generativa para agilizar los flujos de trabajo de programación y explorar consideraciones éticas vitales en la IA. Obtén información sobre cómo hacer que los modelos de IA complejos sean comprensibles para las partes interesadas y céntrate en la implementación de canales de CI/CD eficaces.

  • ChatGPT
  • Copilot
  • LangChain

Proyectos

80h

La fase de proyectos es la última etapa del curso. Colabora de forma eficiente en equipos de 3-4 personas en un proyecto real de Data Science en el que podrás liderar tu propia idea o participar en la idea de otro compañero. Utiliza repositorios de datos públicos (iniciativas estatales, Kaggle, Papers with Code, etc.) o aporta una base de datos propia. Recibe apoyo de nuestros profesores expertos en todo momento y haz realidad tu idea.

Career Week: ¡empieza tu carrera en Data Science!

Conoce a expertos en Data Science que trabajan en start-ups o grandes empresas, prepara tu currículum y haz entrevistas de prueba para prepararte para encontrar trabajo. Profundiza en temas fundamentales sobre el sector.

  • Prepárate para la búsqueda de empleo
  • Únete a una red de más de 20.000 antiguos alumnos y más de 985 colaboradores
El precio total del bootcamp es 6500€
El bootcamp tiene 9 semanas de duración.
Las tecnologías/habilidades prácticas que vas a dominar después de completar el bootcamp son las siguientes: Python, Jupyter, Pandas, NumPy, Statsmodels, SQL, Matplotlib, Big Query, Keras, Scikit-Learn, TensorFlow, Hugging Face, Google Compute, Git, Docker, MLflow, FastAPI, ChatGPT
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