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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 7 de enero y termina el 30 de marzo.

Introducción

El perfil de data scientist es uno de los más demandados hoy en día por las empresas. Su trabajo es generar información útil a través de las grandes cantidades de datos que genera el Big Data. Para ello, combina conceptos fundamentales de matemáticas, programación, estadística, visualización de datos y otras disciplinas.

Aprenderás a procesar datos aplicando diferentes disciplinas de Data Mining y Machine Learning con el objetivo de aplicar técnicas de optimización. Un Bootcamp dirigido a licenciados en matemáticas, estudiantes de estadística, programadores, o emprendedores digitales que buscan especializarse como analista de datos.

Contenido del curso

Conoce 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.

Eduardo Campuzano

Eduardo Campuzano
Head Teacher

Ingeniero matemático, tiene experiencia como Data Scientist para grandes clientes como Iberia y Repsol.
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.