¿Por qué aprender ciencia de datos e inteligencia artificial?
¿Qué es la ciencia de datos y la IA?
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.
¿Qué ganarás?
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.
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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.
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Capítulo 0: Trabajo previo
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.
Introducción a Python
- Lenguaje e historia de Python
- Los conceptos básicos de Python
- Estructuras de datos fundamentales en Python
- Clases y objetos
- Módulos y paquetes
- De entrada y salida
- Errores y excepciones
Ambientes
- Entornos Python
- Anaconda
- Cuadernos Jupyter
SQL y bases de datos
- Fundamentos de SQL
- Consultas SQL
Álgebra lineal
- Escalares y vectores
- matrices
- Normas
Git y GitHub
- Introducción al control de versiones
- Flujo de trabajo
- Inspeccionar repositorios
- Deshacer cambios
- Recuperar y extraer cambios
- Impulsando cambios
Proyecto: Ajuste de curvas
- Este proyecto trata de resolver el problema de "Ajuste de curvas", que implica encontrar la mejor ecuación de curva para ajustarse a un conjunto de datos determinado. Lo guiará a través de un ejemplo de este problema y está dividido en secciones, donde cada sección ejercitará el uso de conceptos fundamentales como programación orientada a objetos, SQL, álgebra lineal y el flujo de trabajo final de aprendizaje automático.
Lo que necesitarás
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.
Proyecto final
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.
- Identificación del problema: Elija un problema del mundo real relevante para su industria o campo de interés. Defina claramente el alcance y los objetivos del proyecto, destacando cómo las técnicas avanzadas de aprendizaje profundo podrían mejorar la solución.
- Recopilación y preprocesamiento de datos: recopile datos de diversas fuentes, límpielos y preproceselos para Manejar valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias. Asegúrese de que los datos sean adecuados para los modelos de aprendizaje profundo, incluida la normalización y el aumento si es necesario.
- Análisis de datos exploratorios (EDA): Realice visualización de datos y análisis estadístico para identificar tendencias, correlaciones, y percepciones. Refine la dirección de su proyecto basándose en los hallazgos de EDA, mientras considera la idoneidad de arquitecturas de aprendizaje profundo como CNN, RNN o transformadores.
- Construcción y evaluación de modelos: Desarrolle y entrene modelos de aprendizaje automático., incorporando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo como Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para datos de imágenes, Redes Neuronales Recurrentes (RNN) o LSTM para series temporales o datos de secuencia, o modelos de transformadores para tareas de PNL. Evalúe el rendimiento del modelo utilizando métricas como exactitud, precisión, recuperación o AUC, y aplique ajuste de hiperparámetros para optimizar los modelos de aprendizaje profundo.
- Implementación y presentación: Implemente el modelo final utilizando marcos web, API o servicios basados en la nube, lo que garantiza la escalabilidad de los modelos de aprendizaje profundo. Presente sus hallazgos, el rendimiento del modelo y el impacto empresarial o en el mundo real a las partes interesadas en un entorno profesional.
¿Por qué aprender con nosotros?
- De ritmo rápido.
- Clases pequeñas.
- Asesoramiento profesional 1:1 adaptado individualmente a su experiencia y objetivos.
- Aprendizaje remoto, desde cualquier parte del mundo.
Comunidad de aprendizaje
9.9/10
Net Promoter Score*
5/5
Conocimientos de los profesores*.
5/5
Importancia para el sector*.
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El acceso a nuestros bootcamps no debería verse obstaculizado por cuestiones económicas. Estamos innovando continuamente para optimizar los pagos y las opciones de financiación para su conveniencia.
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Próximos campamentos de entrenamiento
Próximamente se lanzarán cohortes de cursos de ciencia de datos abiertos. Seleccione su fecha preferida y tipo de campus para obtener más información.
Preguntas frecuentes
¿Aún tienes preguntas?
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.
Estadísticas de empleo
En 2024, habrá alrededor de 1,7 millones de puestos tecnológicos abiertos en todo el mundo.
Estados Unidos
- Para EE. UU., el número estimado de ofertas de trabajo tecnológicas activas es de 438.000 (Fuente)
- El Informe sobre el estado de la fuerza laboral tecnológica 2024 de CompTIA , basado en el análisis de los datos recopilados por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., anticipa que la fuerza laboral tecnológica crecerá dos veces más rápido que la fuerza laboral general de EE. UU. a partir de 2022. hasta 2032. Esto se traduce en aproximadamente 350.000 nuevos empleos tecnológicos creados anualmente para satisfacer las necesidades de reemplazo y dar cabida a la expansión de la industria. (Fuente)
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