El que aprendràs
T’acompanyem amb un currículum especialment curat per portar-te de “només curiositat” a “amb certificat” en Data Science & AI en tan sols 12 setmanes (temps complet).
Fonaments
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git i GitHub, àlgebra lineal, probabilitat i estadística.
Analítica de dades
Anàlisi de dades, preparació de dades, visualització i exploració de dades.
Machine Learning clàssic
Machine Learning, aprenentatge supervisat i no supervisat, millora de models, Naive Bayes, SVM, Random Forests, pipelines i classificació.
Deep Learning
Xarxes neuronals (implementació, troubleshooting i optimització), arquitectures CNN, autoencoders, augment de dades, TensorFlow, Keras i Scikit-Learn.
Processament del llenguatge natural
Codificació de text per a NLP, xarxes neuronals recurrents (RNN), LSTM, mecanismes d’atenció, Transformers i construcció de chatbots.
Capítol 0: Preparació prèvia
Data Science & AI s’ha convertit en una de les àrees amb més projecció dels darrers anys. Implica treballar amb dades: netejar-les, avaluar-les i desenvolupar models de machine learning per predir resultats. En aquest capítol, cobrirem els fonaments de Data Science & AI per preparar-te per començar el teu itinerari d’aprenentatge.
Introducció a Python
- El llenguatge Python i la seva història
- Fonaments de Python
- Estructures de dades fonamentals en Python
- Classes i objectes
- Mòduls i paquets
- Entrada/Sortida
- Errors i excepcions
Entorns
- Entorns Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL i bases de dades
- Fonaments de SQL
- Consultes SQL
Àlgebra lineal
- Escalars i vectors
- Matrius
- Normes
Git i GitHub
- Introducció al control de versions
- Flux de treball
- Inspecció de repositoris
- Desfer canvis
- Fer fetch i pull de canvis
- Fer push de canvis
Projecte: Ajust de corbes
- Aquest projecte tracta de resoldre el problema d’“ajust de corbes”, que consisteix a trobar la millor equació per ajustar-se a un conjunt de dades. T’acompanyarà amb un exemple i està dividit en seccions, on cada secció exercitarà conceptes fonamentals com OOP, SQL, àlgebra lineal i el flux de treball final de machine learning.
Horari d’aprenentatge
De dilluns a divendres, de 09:30 a 15:30 (CET/CEST)
Sessió teòrica
09:30 - 11:00 (CET/CEST)
Sessió teòrica
11:30 - 13:00 (CET/CEST)
Sessió pràctica
14:00 - 15:30 (CET/CEST)
La nostra metodologia
Aprenentatge en directe en línia
- A CLA, millora la teva experiència d’aprenentatge amb sessions en directe i interactives, on participaràs amb instructors i companys/es en temps real, fomentant la col·laboració i el desenvolupament ràpid d’habilitats.
Autoestudi
- Temps parcial: 9 hores d’aprenentatge en directe, 11 hores d’autoestudi, total 20 hores per setmana
- Temps complet: 22,5 hores d’aprenentatge en directe, 17,5 hores d’autoestudi, total 40 hores per setmana
Mètode de classe invertida
- Viu un enfocament d’aprenentatge dinàmic amb el nostre mètode de classe invertida, que et permet aprendre activament i implicar-te a fons en el currículum del bootcamp.
Pràctica guiada
- Participa en una experiència immersiva on prioritzem la participació activa, exercicis pràctics i construcció de portafoli per assegurar una base sòlida de coneixement.
Prefereixes aprendre al teu ritme?
Aprèn amb el nostre curs on‑demand de Data Science & AI al teu ritme, amb flexibilitat total. Domina com transformar dades en insights, entrenar models intel·ligents i construir aplicacions reals d’IA, i gradua’t preparat/ada per iniciar la teva carrera en la innovació basada en dades.
Què necessitaràs
No necessites cap titulació prèvia en informàtica ni programació per unir-te al nostre bootcamp. Partim de zero i et guiarem pels fonaments durant les primeres setmanes perquè construeixis una base sòlida. Tant si comences de nou com si vols fer upskilling en dades i IA, el programa està pensat perquè avancis ràpidament i amb confiança.
- Portàtil o ordinador: Un portàtil o ordinador de sobretaula fiable, amb prou potència de processament i capaç d’executar els programes necessaris.
- Connexió a internet estable: Accés a internet fiable per a sessions en directe, laboratoris pràctics i tasques.
- Competència digital bàsica: Capacitat de navegar per sistemes operatius, eines de productivitat i navegadors.
- Coneixements bàsics d’algorísmia i programació: Familiaritat amb conceptes de programació per seguir el curs amb comoditat.
- Nivell d’anglès: Nivell B1 amb capacitat per entendre material tècnic i comunicar-se amb eficàcia, ja que el bootcamp s’imparteix en anglès.
- Compromís amb l’aprenentatge: Actitud proactiva per aprendre i practicar codi, especialment durant la unitat prèvia per establir una base sòlida abans de continuar amb el bootcamp.
Career Services Center
Tallers de desenvolupament professional
Sessions de tast per a tu i per a la comunitat CLA. Descobreix què ofereix el nostre Career Center, coneix el/la nostre/a Career Advisor i passa per una sessió per fer els últims retocs al CV.
Sessions d’orientació personalitzada 1:1
Sessions estructurades per identificar objectius professionals i definir estratègies per assolir-los, amb orientació propera i/o un pla d’acció (Career Action Planning).
Simulacions d’entrevista
Practica preguntes habituals d’entrevista (conductuals) per aprendre a mostrar el que busquen les empreses, destacar els teus punts forts, gestionar converses sobre salari i més.
Revisió de CV i carta de presentació
Rep recomanacions personalitzades per millorar el teu CV o carta de presentació, orientades a captar l’atenció de reclutadors/es i aconseguir entrevistes.
Recull d’ofertes de feina i pràctiques
Oportunitats recents seleccionades pel nostre equip, amb un enfocament realment junior/entry-level.
Accés a la plataforma de recursos professionals
Accés obert als materials de Career Services de la plataforma: activitats, plantilles i recursos sobre el sector tecnològic.
Orientació professional i esdeveniments de networking
Coneix professionals del sector per rebre consells i orientació, i aprofita les oportunitats de networking als nostres esdeveniments Career Chat.
Networking d’alumni
Connecta amb companys/es de cohort i alumni de CLA per compartir contingut rellevant, generar converses útils i difondre ofertes que puguin interessar a altres alumni.
Per què triar Code Labs Academy?
Coaching professional 1:1
Assessorament personalitzat per especialistes de carrera: revisió de CV i LinkedIn, simulació d’entrevistes i una estratègia de cerca de feina orientada al sector tecnològic.
Projectes a punt per al portafoli
Graduar-te amb un portafoli a GitHub de projectes reals—fets a classe i perfeccionats amb el feedback dels mentors.
Currículum orientat a la indústria
Temari actualitzat cada trimestre per seguir la demanda en IA, ciberseguretat i desenvolupament web.
Certificat reconegut
Comparteix el teu certificat Code Labs Academy acreditat per l’AZAV a LinkedIn, al CV i en sol·licituds de visat.