Aprenda la teoría fundamental y la aplicación de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Nuestros instructores lo guiarán a través de la base esencial de conocimientos y habilidades aplicadas para encaminarlo hacia una carrera fructífera en ciencia de datos e inteligencia artificial.
A tiempo completo: 12 semanas
A tiempo parcial: 24 semanas
La ciencia de datos y la inteligencia artificial están a la vanguardia de la innovación y se centran en el desarrollo de sistemas inteligentes para resolver desafíos complejos y transformar datos en conocimientos valiosos.
La ciencia de datos combina análisis estadístico, programación y conocimiento del dominio para comprender y predecir tendencias. Al establecer una base en ciencia de datos, puede convertir los datos en conocimientos prácticos que ayuden a las empresas a tomar decisiones informadas.
La inteligencia artificial, por otro lado, permite a las computadoras aprender y tomar decisiones imitando la inteligencia humana. Esto está dando lugar a cada vez más avances en robótica, vehículos autónomos y recomendaciones personalizadas. A medida que las empresas aprovechan los datos y la inteligencia artificial para optimizar las operaciones, los expertos en estos campos se vuelven esenciales.
El Code Labs Academy Data Science Bootcamp te convierte en parte del futuro de la tecnología y te abre emocionantes trayectorias profesionales en este próspero campo.
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).
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git y GitHub, Álgebra lineal, Probabilidades y Estadística.
Análisis de datos, preparación de datos, visualización de datos y exploración de datos.
Aprendizaje automático, aprendizaje supervisado y no supervisado, mejora del modelo ML, Naive Bayes, SVM, bosques aleatorios, canalizaciones y clasificación de ML.
Redes neuronales (implementación, resolución de problemas y optimización), Arquitecturas CNN, Arquitectura Autoencoder, Aumento de datos, Tensorflow, Keras y Scikit-Learn.
Codificación de texto para PNL, redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM, mecanismos de atención, modelo transformador y construcción de chatbot.
¿Necesitas más detalles?
La ciencia de datos ha sido una de las carreras más prestigiosas de los últimos años. Implica manejar datos, limpiarlos, evaluarlos y desarrollar modelos de aprendizaje automático para predecir los resultados de los eventos. En este capítulo, cubriremos los fundamentos de la ciencia de datos para prepararlo para comenzar su viaje de aprendizaje.
No necesitas ninguna cualificación previa en informática o programación para unirte a nuestro bootcamp. No asumimos ningún conocimiento previo y lo guiaremos a través de los conceptos básicos durante las primeras semanas, asegurándonos de que construya una base sólida desde cero. Ya sea que sea nuevo en el campo o esté buscando un cambio de carrera, nuestro programa está diseñado para ponerlo al día de manera rápida y segura.
El proyecto final le brinda la oportunidad de poner a prueba sus conocimientos del bootcamp y las habilidades recién adquiridas en un entorno dinámico y práctico. Es una oportunidad para crear algo real, mostrar tus habilidades técnicas y desarrollar un proyecto que será una parte clave de tu portafolio profesional. Te permite expresar tu creatividad y resaltar cuánto has evolucionado a lo largo de tu experiencia de bootcamp.
Además, el proyecto final está diseñado para replicar los desafíos que encontrará en un trabajo tecnológico real, lo que le permitirá mostrar sus habilidades para resolver problemas complejos y prepararlo para las expectativas de su futura carrera.
Comunidad de aprendizaje
9.9/10
Net Promoter Score*
5/5
Conocimientos de los profesores*.
5/5
Importancia para el sector*.
Próximamente se lanzarán cohortes de cursos de ciencia de datos abiertos. Seleccione su fecha preferida y tipo de campus para obtener más información.
Financia de forma independiente o elige uno de nuestros socios que mejor se adapte a tus necesidades.
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La financiación no debería ser un obstáculo para tus aspiraciones. Por eso, ofrecemos una gran variedad de soluciones de financiación que se adaptan a distintas situaciones.
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Si tiene más preguntas, puede enviarnos un correo electrónico a hello@codelabsacademy.com o reserva una llamada con uno de nuestros especialistas en aprendizaje. Estaremos encantados de brindarle más información y responder cualquier pregunta específica que tenga sobre el bootcamp o el proceso de solicitud.
Sabemos que elegir un educador puede ser una tarea desalentadora. Por eso ponemos a cada uno de nuestros posibles participantes en contacto con un humano lo antes posible, y estarás con él hasta que empieces tu curso.
Elegirás tu curso, campus y horario de estudio, indicando tu motivación para estudiar con nosotros.
Reunión con el especialista en aprendizaje
Concierta una reunión con uno de nuestros especialistas en aprendizaje para confirmar que somos la opción adecuada para ti y resolver cualquier duda o pregunta que puedas tener. Aquí también podemos hablar de opciones de financiación, ofertas especiales y cualquier adaptación que puedas necesitar.
Incorporación y trabajo previo
Una vez que te hayas inscrito, te pondremos en contacto con los profesores del curso y con tus compañeros de grupo. También organizaremos algunos estudios previos al curso para asegurarnos de que puedas empezar a trabajar con nosotros desde el primer día.
¿Una pregunta rápida antes de inscribirse? ¿Le ha llamado la atención algún curso en particular y quiere saber más? Háganoslo saber. Estaremos encantados de ayudarle.
En 2024, habrá alrededor de 1,7 millones de puestos tecnológicos abiertos en todo el mundo.
Este gráfico indica una demanda significativamente mayor de roles de desarrollo de software en comparación con otras categorías tecnológicas, con el análisis de sistemas y la ciberseguridad como la segunda categoría más demandada.
La categoría más grande es "No especificada", con un 42%, lo que sugiere que muchas ofertas de trabajo no indican explícitamente la experiencia requerida. Entre los que lo hacen, hay una clara preferencia por puestos de nivel inicial (0-2 años), que representan el 35% de las vacantes.
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