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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 1 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 Data Visualization para trabajar como Data Scientist.

Módulo 1
Fundamentos

En este módulo aprenderás los conceptos de matemáticas y programación necesarios para que el curso dé comienzo con un nivel homogeneizado entre todos los estudiantes. De este modo, el temario podrá cumplirse en su totalidad y de la mejor manera.

Módulo 2
Practical Programming

Aprenderemos a utilizar entornos de trabajo de analítica de datos. Conoceremos lenguajes como R y Python, para tareas de visualización y analítica de datos, incluyendo un conocimiento práctico de las diferentes técnicas de aprendizaje automático aplicadas.

Módulo 3
Big Data Systems

Aprenderemos a gestionar las diferentes tecnologías de Data Warehousing. Veremos bases de datos relacionales con MySql y no relacionales a través de entornos como MongoDB.

Módulo 4
Seguridad y arquitectura Big Data

Veremos Hadoop, una estructura de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones. Seguiremos con servidores e instalaciones paralelas mediante el modelo de MapReduce.

Módulo 5
Data Mining

Comprenderemos cómo se utilizan las tecnologías de procesamiento de flujos de datos y aprenderemos a recabar información interna y externa para transformarla y aplicarla como soporte a tareas analíticas.

Módulo 6
Data Visualization

Tras haber adquirido las habilidades y aptitudes analíticas necesarias, aprenderemos a darle forma mediante herramientas de visualización de análisis de datos. Utilizaremos Matplotlib y Seaborn para Python y visualización interactiva con Plotly Dash.

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.

Benjamin Kraska

Benjamin Kraska
Head Teacher

Licenciado en Matemáticas especializado en Machine Learning. Ha colaborado con Telefónica, Deutsche Telekom e Infineon.
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.