Bootcamp de ciencia de datos e inteligencia artificial con Bildungsgutschein (vale educativo alemán) en Munich

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¿Por qué elegir nuestro Bootcamp sobre ciencia de datos e inteligencia artificial?

Aprendizaje práctico

Sumérjase en nuestro plan de estudios inmersivo, que enfatiza proyectos prácticos y estudios de casos del mundo real para garantizar que esté listo para abordar desafíos de datos complejos desde el primer día.

Horario flexible

Elija entre nuestras opciones de tiempo parcial o tiempo completo que se adapten a su estilo de vida y compromisos, lo que le permitirá perseguir su pasión por la ciencia de datos sin poner su vida en espera.

Bildungsgutschein aceptado

Aproveche al máximo Bildungsgutschein para cubrir los costos de su capacitación, haciendo que nuestro bootcamp sea accesible para estudiantes de diversos orígenes.

Plan de estudios centrado en la carrera

Obtenga habilidades y conocimientos demandados por los mejores empleadores, con servicios de apoyo profesional dedicados para ayudarle a conseguir el trabajo de sus sueños en ciencia de datos.

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Experimente un viaje que cambiará su carrera con nuestro completo Bootcamp ciencia de datos e IA. Este programa intensivo de 500 horas, que incluye unidades preparatorias para garantizar un inicio positivo, está meticulosamente diseñado para impulsar su carrera en ciencia de datos e IA. Domine habilidades esenciales y obtenga experiencia invaluable para prosperar en el panorama de ciencia de datos e IA. Mejore sus perspectivas profesionales y sumérjase en el dinámico mundo de ciencia de datos e IA con nuestro programa inmersivo.

500 horas
Tiempo parcial | Tiempo completo
3-6 meses
clases en vivo
En línea

Lo que aprenderás

Entrenándolo a través de un plan de estudios especialmente diseñado para llevarlo de "simplemente curioso" a "completamente certificado" en ciencia de datos en tan solo 12 semanas (tiempo completo).

Base

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git y GitHub, Álgebra lineal, Probabilidades y Estadística.

Análisis de datos

Análisis de datos, preparación de datos, visualización de datos y exploración de datos.

Aprendizaje automático clásico

Aprendizaje automático, aprendizaje supervisado y no supervisado, mejora del modelo ML, Naive Bayes, SVM, bosques aleatorios, canalizaciones y clasificación de ML.

Aprendizaje profundo

Redes neuronales (implementación, resolución de problemas y optimización), Arquitecturas CNN, Arquitectura Autoencoder, Aumento de datos, Tensorflow, Keras y Scikit-Learn.

Procesamiento natural del lenguaje

Codificación de texto para PNL, redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM, mecanismos de atención, modelo transformador y construcción de chatbot.

¿Necesitas más detalles?

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