Curso de Data Science
Introducción al mundo de los datos
Según solicitudEn cualquier momento, desde cualquier lugar
1 - 2 mesesDependiendo del ritmo personal
A consultar €
Online
Cierre del curso con tutoría personalizada
Profesores
Sus pasiones son: Ingeniería de software, Cloud Computing, Big Data, Machine Learning e Inteligencia artificial. Actualmente está investigando sobre #Machine Learning e #Artificial Intelligence. Trabajando para establecer nuevas empresas en el sector.
Presentación
Uno de los sectores que crece más rápidamente es el del análisis de datos. Un sector del que existe un bajo conocimiento general, pero que genera mucha demanda de profesionales cualificados. Este curso intenta ayudar a aquellas personas que quieren empezar a entender cuales son los fundamentos de uno de los perfiles de este sector, el DataScience. Que perfil tiene, cuales son las herramientas y conocimientos principales, asi como las áreas de conocimiento y los casos de uso en las que trabaja. Es un curso con un perfil introductorio.
Objetivos:
Familiarizarse con los conceptos comunes en el campo del DataScience. Entender la metodología y las herramientas utilizadas. Entender las oportunidades que el sector de los datos presenta. Conocer las herramientas, tecnologías y otros recursos para la práctica del DataScience.
Contenidos
El dataScience como conductor del camión no el fabricante del camión
- Introducción al tratamiento de datos.
- Qué es el Machine Learning y la inteligencia artificial. Diferencias.
- DataScience: Qué es y cual es su rol? (Definición del perfil).
- Relación entre los distintos perfiles de la ciencia de datos.
DataScience como pieza clave en el mundo de los datos
- Cuáles son los «problemas» y la perspectiva de negocio.
- Qué tipos de casos de uso se resuelven con cada uno.
- Algunos casos de uso comunes donde tiene aplicación de ML o IA.
DataScience y herramientas de trabajo
- Herramientas, frameworks, servicios.
- Extracción de datos y pre-tratamiento de los datos.
- De dónde saco datos? (Fuentes de datos opensource)
- Visualización de datos.
- Herramientas comunes.
DataScience y el proceso común para generar un modelo
- Modelos: regresión/ clusterización / otros / deep learning
- Entrenar y aplicar un modelo predictivo
Metodología
Online
Las clases, con una orientación eminentemente práctica, se siguen a través de Plataforma virtual, con videoconferencias grabadas en diferido. El alumno determina su propio ritmo. Al finalizar cada una de las sesiones formativas el participante aplicará los conocimientos adquiridos en un ejercicio práctico que forma parte de un trabajo final que debe entregar al finalizar el curso, demostrando la asimilación de los contenidos. El profesor asignado al curso corregirá el trabajo final y acordará una tutoría con el participante como cierre del curso.
Presencial en Madrid
Las sesiones presenciales del curso tienen lugar en las instalaciones de EUschool en Madrid. En las clases, los alumnos profundizan los conocimientos, aplicándolos a su entorno profesional a través de la realización de ejercicios y casos de estudio. Los contenidos son de carácter práctico y de aplicación inmediata. Al finalizar las sesiones formativas los participantes aplicarán todos los conocimientos adquiridos en un ejercicio en el que demuestren la asimilación de los contenidos.
Más información
Este curso es ideal para:
- Cualquier persona con interés en el campo de los datos, sobre todos aquellos con intereses particulares derivados de la dirección de proyectos de desarrollo Software/IT
- Personas de negocio que quieren iniciarse en el mundo de la DataScience
- Personas con interés en iniciarse en el campo del DataScience.
Admisión
Solicitud de admisión
– Formulario de solicitud
– Copia DNI/pasaporte
– Copia Título Académico
– Curriculum Vitae
Entrevista personal
Presencial o telefónica
Evaluación del comité de admisiones
Matriculación
Pago de reserva de plaza o pago único
Los candidatos que no dispongan de titulación universitaria deberán enviar una carta acreditativa de experiencia profesional
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- Orientación sobre objetivos, salidas laborales, etc.
- Aspectos prácticos como fechas y horarios, requisitos, etc.
- Precio, forma de pago, becas y ayudas
- Contenidos del programa
- Metodología, exámenes, etc.
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