Bootcamp en Data Analytics & IA

Con el bootcamp en Data Analytics & IA adquirirás en 24 semanas los conocimientos necesarios para dedicarte profesionalmente al análisis de datos, y desarrollarte como data scientist. Aprenderás Data Analytics desde cero.
Con una metodología práctica e inmersiva, utilizarás lenguajes de programación, como Python, terminales UNIX y otras herramientas para visualización de datos. Aprenderás a usar los algoritmos de Machine Learning Supervisado y No Supervisado para la toma de decisiones, y a utilizar inteligencia artificial para analizar datos, automatizar tareas y simplificar flujos de trabajo.
El bootcamp te prepara para certificaciones oficiales internacionales como:

• Associate Certified Analytics Professional (aCAP).
• AWS Certified Data Analytics.
• Google Data Analytics Certificate o Certified Analytics Professional.

Aprende Data Analytics desde cero. Comprenderás la lógica del lenguaje de programación Python, manejarás terminales UNIX y las herramientas más populares para la visualización de datos. Al finalizar el programa tendrás las habilidades y técnicas más extendidas y utilizadas en el entorno laboral digital de análisis de datos.

• Prework
• Data Engineering Fundamentals
  • Fundamentos De La Programación
  • Bases De Datos
  • Transformación Y Modelado De Datos
  • Análisis Exploratorio
• Data Analyst
  • Principios y técnicas de visualización
  • Visualización de datos avanzada
• Data Science & AI Fundamentals
  • AI Fundamentals: Machine Learning
• Certificación
• Capstone Project
• Presentación De Capstone Project

Realización de un proyecto final ( Capstone Project) donde se debe aplicar y consolidar todo lo aprendido en el programa. La presentación final de este proyecto se realiza ante un tribunal compuesto por profesionales de empresas del sector y constituye una oportunidad única para que el alumno demuestre sus conocimientos ante potenciales empleadores y realice networking.

No es necesario acreditar formación mínima para la admisión, únicamente deberás pasar un proceso de admisión que consiste en una valoración curricular y entrevista personal con el área de admisiones.

• Python. Dominarás el lenguaje.
• Programas estructuras que permitan visualizar los datos.
• Utilizar el poder de los datos para la toma de decisiones con un enfoque en negocio.
• Utilizar algoritmos de machine learning, supervisado y no supervisado - para la toma de decisiones
• Utilizar inteligencia artificial para analizar datos, automatizar tareas y simplificar workflows.

• Financiación IMMUNE y financiación externa disponible.
• Becas a consultar.
• Promociones y descuentos a consultar.