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DATA SCIENCE BOOTCAMP

MADRID

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Duración

El curso tiene una duración total de 432 horas repartidas en 12 semanas.

Horario

Se imparte de lunes a jueves de 9:00 a 18:00 y los viernes de 9:00 a 13:00.

Fechas

La próxima convocatoria comienza el 13 de abril y termina el 29 de junio.

Introducción

El Big Data genera enormes cantidades de datos y el Data Science se encarga de convertirlos en información útil para tomar decisiones en las compañías. Por esta razón, esta profesión se ha posicionado como una de las más demandadas por las empresas digitales.

El Data Science Bootcamp está especialmente dirigido a personas a las que les apasione las matemáticas, la estadística o la programación y que quieran aprender todo lo necesario para trabajar en grandes empresas o Startups donde se trabaja intensamente con datos.

Contenido del curso

Aprende todas las técnicas y procesos de Data Mining, Big Data y Machine Learning para trabajar como Data Scientist.

Módulo 1
Introducción y programación básica

Veremos una introducción a Data Science y aprenderás los fundamentos básicos de Python y R. Comenzarás a utilizar Python como herramienta, R como lenguaje para el análisis estadístico y R Studio como entorno de desarrollo integrado.

Módulo 2
Fundamentos matemáticos

Aprenderás los conceptos de matemáticas y programación necesarios para que el curso dé comienzo con un nivel homogeneizado entre todos los estudiantes, que nos servirá para asegurar que el temario pueda cumplirse en su totalidad y de manera satisfactoria.

Módulo 3
Programación avanzada

Aprenderás a utilizar entornos de trabajo de analítica de datos y lenguajes de data science como R y Python para realizar tareas de visualización y de análisis de datos. Para ello, practicarás las diferentes técnicas aplicadas de aprendizaje automático.

Módulo 4
Big Data Systems

Comprenderemos las diferentes tecnologías de almacenamiento, desde las tecnologías de data warehousing y las bases de datos no relacionales a través de entornos como Hadoop, mapReduce y Spark.

Módulo 5
Data Mining

Comprenderás la utilidad de las tecnologías de procesamiento de flujos de datos y aprenderás a recabar información interna y externa para transformarla y aplicarla como soporte a tareas analíticas.

Módulo 6
Machine Learning / Deep Learning

Nos meteremos de lleno en la regresión Lineal y Polinomial, y Regresión Logística. También veremos SVD, K-NN, K-Means, los árboles de decisión… Por último, verás una introducción al término Deep Learning y explorarás el concepto de redes neuronales.

Proyecto Final

Durante las dos últimas semanas del curso realizarás un proyecto final que formará parte de tu portfolio y en el que aplicarás todo lo aprendido, siempre con el asesoramiento del profesor. Al finalizar podrás presentarlo ante el resto de la escuela.

Te ayudamos a conseguir trabajo

Te daremos las claves para optimizar tu perfil profesional.

¡Cuéntame más!

Equipo docente

Todos nuestros profesores y equipo docente son profesionales del sector y cuentan con muchos años de experiencia en formación.

Adrián Ceja

Adrián Ceja
Head Teacher

Ingeniero en Mecatrónica, con maestría en Inteligencia Artificial. Experiencia en Machine Learning, Deep Learning, Visión Artificial.
Miguel Martínez

Miguel Martínez
Teacher

Doctor en Bioquímica. 6 años de experiencia en Alemania en análisis de datos MRI para el estudio del metabolismo cerebral.
Ángela Urizarbarrena

Ángela Urizarbarrena
Campus Manager

Experta en organización de formación y eventos académicos con más de 8 años de experiencia en Madrid y Londres.

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Proyectos destacados

La calidad de los proyectos que nuestros alumnos desarrollan durante sus cursos son el mejor ejemplo de los resultados que conseguimos.

FAQs

Aquí tienes algunas de las preguntas más frecuentes.