Bootcamp Data Analytics

Bootcamp Data Analytics

Con el bootcamp en Data Analytics adquirirás en 18 semanas los conocimientos necesarios para dedicarte profesionalmente al análisis de datos, y desarrollarte como data scientist. Aprenderás Data Analytics desde cero. Con una metodología práctica e inmersiva, utilizarás lenguajes de programación, como Python, terminales UNIX y otras herramientas para visualización de datos. Aprenderás a usar los algoritmos de Machine Learning Supervisado y No Supervisado para la toma de decisiones, y a utilizar inteligencia artificial para analizar datos, automatizar tareas y simplificar flujos de trabajo.
Inteligencia Artificial, Big Data & Machine Learning
En colaboración con
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Próxima convocatoria
Octubre 2023
Consulta nuestro proceso de admisión

Precio 5.000€
Plazas limitadas.
Modalidad
Presencial y/o Remoto

Duración
18 semanas | 300 horas de clases en directo

Horarios
Part Time: Lunes a viernes de 18:30 a 21:30
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Objetivos del Bootcamp Data Analytics

Python. Dominarás el lenguaje.
Programas estructuras que permitan visualizar los datos.
Utilizar el poder de los datos para la toma de decisiones con un enfoque en negocio.
Utilizar algoritmos de machine learning, supervisado y no supervisado - para la toma de decisiones
Utilizar inteligencia artificial para analizar datos, automatizar tareas y simplificar workflows.

Competencias profesionales del Bootcamp Data Analytics

Data Analyst, Data Journalist, Marketing Data Analytics, Psychological Research Analyst. El bootcamp te prepara para certificaciones oficiales internacionales como: Associate Certified Analytics Professional (aCAP), AWS Certified Data Analytics, Google Data Analytics Certificate o Certified Analytics Professional

Plan de estudios y asignaturas Bootcamp Data Analytics

Aprende Data Analytics desde cero. Comprenderás la lógica del lenguaje de programación Python, manejarás terminales UNIX y las herramientas más populares para la visualización de datos. Al finalizar el programa tendrás las habilidades y técnicas más extendidas y utilizadas en el entorno laboral digital de análisis de datos.
1. Prework
  1. Funcionamiento básico de un ordenador

    Conceptos como hardware y software, CPU, memoria, dispositivos de almacenamiento, sistemas operativos y redes.

  2. Introducción a los lenguajes de programación

    Explicar qué es un lenguaje de programación, para qué sirve y los tipos de lenguajes (compilados e interpretados).

    Dar una visión general de los lenguajes más utilizados en la actualidad, y por qué se usan.

  3. Conceptos fundamentales de programación

    Hablar de elementos como variables, tipos de datos, operaciones, estructuras de control de flujo (if/else, bucles) y funciones.

    Enseñar cómo descomponer un problema complejo en subproblemas más pequeños y manejables.

    Contarlo todo de forma muy básica para evitar meterse en el módulo de Fundamentos de Programación (ya con python).

  4. Herramientas de desarrollo y buenas prácticas

    Introducir el uso de un IDE, como PyCharm o VSCode, así como los notebooks.

    Hablar sobre el control de versiones con Git.

    Mencionar buenas prácticas de programación, como la importancia de comentar el código y seguir convenciones de estilo (pythonic code).

  5. Introducción a las estructuras de datos

    Presentar conceptos como arrays, listas, conjuntos, diccionarios/mapas y árboles.

    Enfocarlo no dentro de un lenguaje de programación específico, más a nivel de pseudocódigo también. El objetivo es que los estudiantes comprendan qué son, para qué se utilizan y cuándo podría ser apropiado utilizar una estructura de datos sobre otra.

  6. Conceptos fundamentales de bases de datos

    Explicar qué es una base de datos, para qué se utiliza y qué tipos existen (por ejemplo, bases de datos relacionales y no relacionales).

    Introducir conceptos clave como tabla, registro, campo, clave primaria y relaciones entre tablas.

2. Fundamentos de la programación
  • Introducción y características básicas
  • Colecciones de datos y estructuras
  • Manipulación de ficheros
  • Bases de datos
  • Manipulación de ficheros
  • POO en Python
  • Gestión de excepciones
  • Entornos de desarrollo
3. Fundamentos en Inteligencia Artificial (IA)
  • Introducción a la IA
  • Caminando hacia ML
  • Redes Neuronales artificiales

4. Manipulación y Procesado de Datos
  • Introducción al Data Science
  • Análisis y procesado de datos
  • Cirugía de datos
  • Visualización de datos

5. Visualización de Datos
  • Introducción a la visualización
  • Tableau
  • Google Data Studio
  • Microsoft Power BI
  • Otras herramientas

6. Machine Learning
  • Sistemas supervisados
  • Sistemas no supervisados
  • Redes Neuronales

7. Capstone Project
  • Definición de idea con el tutor asignado
  • Selección de objetivos del trabajo
  • Plantear metodología y herramientas
  • Presentación ante tribunal de expertos y compañeros

*El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.

Domina las mejores herramientas

Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
arco 3d
+
40
ofertas de empleo mensuales
+
4,7
ofertas de empleo por alumno
94,5
%
de empleabilidad
84
%
mejoran su situación laboral
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Ejemplos de proyectos

El Capstone Project es un trabajo práctico de fin de programa en el que demostrarás todos los conocimientos adquiridos en la disciplina que hayas elegido. ¡Conoce algunos de los proyectos más increíbles que han hecho nuestros alumnos!
Recomendador de cestas de IKEA
Uso de ciencia de datos para alcanzar un mayor conocimiento de patrones de compra y factores clave, mejora de la oferta de producto y promociones así como un aumento de las ventas. 

Los alumnos desarrollaron un recomendador de cestas conjuntas de muebles y alimentación y su integración en una App de parametrización y consulta
logo ikea
Modelo predictivo de rotura de stock de Bicimad
Los estudiantes desarrollaron una solución que consistía en un modelo predictivo para evitar averías en las bicicletas de las estaciones. 

Para ello siguieron todos los pasos del data scientist: obtención de datos, análisis exploratorio de los datos en unas fechas seleccionadas en varios distritos de la capital, testeo y elección del modelo con mejores resultados.
logo bicimad
Financiación con IMMUNE
Pago al contado
logo immune
Si realizas el pago en una sola cuota te beneficiarás de un 5% de descuento.
6 Cuotas sin intereses
logo immune
Podrás dividir el pago en 6 cuotas sin intereses en los programas bootcamp.
Otras opciones de financiación
logo studentfinance
ISA StudentFinance
No pagarás tu bootcamp hasta que no cuentes con unos ingresos mínimos regulares.

Dirigido a desempleados con residencia en España.
logo bcas
ISA Bcas
No pagarás tu bootcamp hasta que no cuentes con unos ingresos mínimos regulares.

Dirigido a desempleados con residencia en España.
logo quotanda
Quotanda
Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Dirigido a desempleados que cumplen unas condiciones específicas en cuanto al perfil de acceso.
logo sequra
Sequra
Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Dirigido a trabajadores en activo que quieren financiar la formación.
logo fundacion estatal
Fundae
Bonifica tu formación con la Fundación Estatal para la formación en el empleo.

Dirigido a trabajadores en activo que quieren financiar su programa a través de formación bonificada.
Fundación Universia
Paga tu formación en pequeñas cuotas mensuales, sin intereses, solo si consigues trabajo y siempre que ganes más de 18.000 euros brutos anuales

Dirigido a desempleados con residencia en España.
Que te lo cuenten ellos
Creía que iba a tener menos base que iba a ser un poco introducción y al final no, ahora noto que soy capaz de hacer cosas que profesionales que llevan años no saben.

Daniel Martín - Data Analyst en Wunderman Thompson
Cuando me dijeron que me iban a estar llamando constantemente para ofrecerme empleo yo no me lo creía, ahora he comprobado que es así. Pero hay un trabajo muy duro detrás, la varita mágica no existe.

Manuel Frauca - Asset Control Intern en CHEP
Los mejores mentores
Carlos Sacristán
Director del Bootcamp | Principal Data Architect en Big Spain
Hernán Amiune
Machine Learning Consultant
Álvaro Martínez de Azagra
Consultor de datos de Business Intelligence en Extradata
Emilio Caba
Machine Learning Expert
Ana García
Data Management
Raúl Sacristán
Modeling Expert
David Gil
Data Analytics Principal Architect / Manager
Daniel Burrueco
Bi consultant & data scientist
Javier Castellar
Data Scientist
*Siempre estamos en la búsqueda de los mejores profesionales disponibles del sector, es por eso que puede haber variaciones de una convocatoria a otra.
Proceso de admisión
Nuestros alumnos se caracterizan por su pasión por la tecnología. El proceso de admisión se centra en quién eres, cómo piensas, qué has logrado y compartir tus metas.

El objetivo es conocerte mejor, identificar aquello que te hace único y asegurarnos que el modelo educativo de IMMUNE encaja con tu perfil.
1.
Solicitud de admisión
2.
Entrevista personal
3.
Tribunal
4.
Matrícula
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.

Por favor, utiliza el mismo correo electrónico a lo largo de todo el proceso.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Entrevista con el equipo de talento y académico
3. OK del profesor y tribunal académico
¡Ya estás dentro!

¡Te resolvemos todas las dudas!

¿Existe un servicio de empleo y orientación profesional?
Sí, disponemos de un área de empleabilidad que a través de nuestro programa Talent Hub se encarga de potenciar el acceso al mercado laboral de nuestros alumnos. Dentro de los servicios que ofrecemos encontrarás, recursos para tu búsqueda y preparación de entrevistas, test de inglés, revisión de currículum y/o Linkedin, preparación de entrevistas y elevator pitch, y acceso a nuestra exclusiva bolsa de prácticas y empleo.
¿Tenéis becas?
Sí, disponemos de becas o ayudas al estudio así como métodos de financiación en función del perfil de los alumnos. Consulta nuestras opciones de becas y financiación.
¿Se puede hacer online?
Sí, puedes realizar el bootcamp, tanto de forma presencial en nuestras instalaciones en el Paseo de la Castellana 89 (Madrid), como en remoto desde tu casa de forma síncrona. Con esta modalidad estarás en contacto directo y bajo supervisión de los profesores, lo que te permitirá seguir las clases e interactuar de forma ágil y natural.
¿Cuáles son los requisitos de admisión?
No es necesario acreditar formación mínima para la admisión, únicamente deberás pasar un proceso de admisión que consiste en una valoración curricular y entrevista personal con nuestro área de admisiones.
¿Qué características tiene que tener mi ordenador para hacer el bootcamp?
Es necesario que tengas acceso a un ordenador portátil que cuente con cámara, micrófono y con unos requisitos mínimos de 8 gigas de memoria RAM y procesador i5.
¿Necesito tener conocimientos o experiencia previa?
No es necesario tener conocimientos previos ya que todos los bootcamp parten desde 0. Sí es recomendable conocimientos a nivel usuario y predisposición hacia la tecnología.
¿Qué título o acreditación se entrega al terminar?
Una vez finalices y superes el bootcamp recibirás un diploma emitido por Immune Technology Institute en formato digital verificable mediante tecnología blockchain.
Solicita más información sobre el programa de Bootcamp Data Analytics
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