DATA SCIENCE

DEVELOPER

TECH BOOTCAMP

El Bootcamp de Data Science Developer es un programa de 165 horas dirigido a profesionales de IT con conocimientos básicos de programación que quieren dominar las principales técnicas de Inteligencia Artificial y su aplicación en diferentes industrias.

Este programa comienza con la preparación de datos (análisis y limpieza) con Python y R. Luego, se estudiarán diferentes métodos para aprender cómo convertir los datos en información con etiquetas, agrupaciones, segmentaciones y patrones humanos históricos. Finalmente, el Deep Learning y los algoritmos se aplicarán para abordar redes de datos más complejas.

Desarrollado por IMMUNE Coding Institute, este curso intensivo en formato bootcamp aúna un claustro con profesionales especializados en Data Science de renombre en España. La metodología de estudio basado en casos brinda escenarios del mundo real con un enfoque muy práctico.

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INICIO

11 octubre 2019

UBICACIÓN

Campus de IMMUNE - Madrid

Paseo de la Castellana 89

PRECIO

6.500€

 

DURACION

18 semanas

Viernes 17h - 22h & Sábados 10h - 15h

REQUISITOS

Conocimientos básicos de programación

Si no tienes experiencia previa se te dará acceso a un prework de 80h

DIRIGIDO A

Profesionales IT que quieran profundizar sus conocimientos o especializarse en ciencia de datos

Graduados en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática o similar

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Mónica Villas - Program Director

Ex IBM Technology Executive. Technology consultant. Founder of Additum

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Óscar Delgado, IMMUNE Academic Director

PhD Blockchain & Crypto Economy. CISSP, CISM. CTO Noisy

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PROFESORADO

 
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Juan Benavente

Industry 4.0 & Blockchain Expert - CEPSA

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Juan Brugera

Big Data Engineer - BBVA Data & Analytics

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Carlos Eduardo Chavez

Senior Data Scientist - Whiseathenea

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Ana Laguna

Founder of SoGooD2ata

jaime requejo

CTO Cognitive Solutions Spain, Portugal, Israel & Greece - IBM

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Daniel Villanueva

BigData Developer / Lecturer Project Manager - Indra

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rafael hernández

Data Scientist - BBVA Data & Analytics

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Cristina Soguero

PHD Assistant

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maría hernández

Senior Data Scientist - BBVA Data & Analytics. Lecturer

PROGRAMA ACADÉMICO

 

El bootcamp se desarrolla con un enfoque práctico basado en la resolución de casos.

Aplicaremos Inteligencia Artificial con Python (90%) y R (10%), realizaremos casos en los módulos y elaboraremos un proyecto final.

 

1: INTRODUCCIÓN A LA IA. CONCEPTOS MATEMÁTICOS CLAVE PARA LA IA

Este módulo introduce los conceptos básicos en IA y los conceptos matemáticos en Álgebra y Estadística necesarios para comprender el resto de los temas del curso.

 

4: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO NO SUPERVISADO

El objetivo es encontrar patrones y estructuras ocultos en los datos que no fueron etiquetados por los humanos. Un ejemplo común es la segmentación de clientes con atributos similares para campañas de marketing.


Case study: reducción de la dimensionalidad aplicada y su efecto en las técnicas de clasificación

2: MANIPULACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS (PYTHON/R)

En este módulo se cubrirán las bibliotecas clave en Python y los conceptos básicos en R: acceso a datos, preprocesamiento y análisis exploratorio para comprender el contenido de los datos.

 

5: APRENDIZAJE PROFUNDO Y REDES NEURONALES

Principios básicos de Deep Learning y algoritmos clave necesarios para comprender el concepto de una red neuronal.

La red Densamente Conectada, la Red Neuronal Convolucional (CNN) y la Red Neuronal Recurrente (RNN) se cubrirán en este módulo, al igual que las máquinas GAN y Boltzman.

Case Study: Audio analysis with TensorFlow

3: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO SUPERVISADO. CLASIFICACIÓN Y REGRESIÓN

Este tipo de aprendizaje requiere intervención humana para la creación de etiquetas en los datos históricos. De esta manera, la máquina podrá predecir un resultado basado en estos datos.

6: VISUALIZACIÓN DE DATOS

Utilizando las bibliotecas Python y R junto con una visualización de grafo. Este módulo también cubrirá gráficos 3D utilizando Python.

 

7: CICLO DE VIDA DE LA IA Y HERRAMIENTAS COMERCIALES DE IA

Este módulo cubre el ciclo de vida desde el acceso a los datos, el preprocesamiento, el análisis y la capacitación hasta el despliegue en producción. Los desafíos como la imparcialidad, los temas clave de regulación y el futuro de la IA.

Final project

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Olga Blanco

Executive Partner Cognitive & Analytics, Data Platforms, IoT, Consulting Leader SPGI - IBM

“It is not just about learning how to use Artificial Intelligence (AI) tools, but also about understanding the key requirements of each industry. The mix of teachers with a lot of experience in technology and round tables with experts from the sector seems to be the right combination for this program”