Empieza a aprender ciencia de datos práctica aplicada haciendo real
Desbloquea oportunidades en la profesión de mayor crecimiento en la actualidad. Aprende con nuestra metodología 100% práctica sobre aplicaciones reales de la ciencia de datos en la industria.
Domina las herramientas de ciencia de datos
Mediante práctica y práctica aprenderás las herramientas más utilizadas.
100% práctico
Enfoque en aprendizaje aplicado a través de proyectos reales.
Docentes cualificados
Instructores con amplia experiencia y formación en la ciencia de datos.
conocimiento actualizado
Mantenimiento al día con las últimas tendencias y avances.
Apoyo continuo
No estarás solo en el recorrido, podrás consultar a los instructores por si te atascas.
Flexibilidad
Nuestros programas de aprendizaje en línea te brindan la flexibilidad necesaria para estudiar a tu propio ritmo.
transformación profesional
Transforma tu carrera profesional para abrirte oportunidades a nivel internacional.
Prepárate para el trabajo de tus sueños
En un mundo impulsado por los datos, la ciencia de datos ha emergido como un campo de gran relevancia y demanda. Aquellos que optan por formarse en esta disciplina disfrutan de una creciente empleabilidad y oportunidades profesionales sin precedentes.
- Alta demanda de perfiles
- Reconocimiento profesional
- Colaboración interpisciplinaria
- La mayoría de trabajos son remotos
Todos los cursos incluyen un proyecto final aplicado
Cursos
Fundamentos de Python
Contenido general
- Instalación de Anaconda y VSC
- Configuración de entornos
- Fundamentos de programación
- Tipos de datos y métodos
- Funciones y módulos
- Numpy y pandas
Machine Learning
Contenido General
- Modelos de regresión
- Modelos de clasificación
- Clustering o agrupaciones (K-means, jerárquico)
- Reducción de la dimensionalidad (PCA, t-SNE)
Business Intelligence
Contenido general
- Introducción al BI
- Extracción, tranformación y carga de datos (ETL)
- Visualización de datos
- Análisis de datos
- Buenas prácticas en Business Intelligence
Estadística para ciencia de datos con Python
Contenido general
- Estadística descriptiva
- Conceptos básicos de probabilidad
- Estadística inferencial
- Fundamentos de ANOVA
- Análisis de regresión lineal y modelos de predicción
Análisis de series de tiempo
Contenido general
- Fundamentos de series temporales
- Suavisado de series temporales
- Modelos ARIMA
- Intervención y detección de valores atípicos
- Metodología Box-Jenkins
Bases de datos SQL
Contenido general
- Introducción a las bases de datos relacionales
- Creación y manipulación de tablas
- Consultas SQL
- Operación de filtrado y búsqueda
- Consultas con múltiples tablas
- Administración de bases de datos
Visualización de datos con Python
Contenido general
- Buenas prácticas en visualización de datos
- Gráficos de barras
- Gráficos de líneas y dispersión
- Gráficos heatmaps
- Mapas coropléticos
- Otros gráficos útiles
Inteligencia Artificial
Contenido general:
- Modelos de aprendizaje profundo
- Modelos de visión por computadora
- Modelos de redes GAN's
- Modelo de aprendizaje reforzado
- Modelos de procesamiento de lenguaje natural
Gestión de versiones Git
Contenido general
- Introducción a Git
- Comandos básicos
- Ramificación y fusión (Branging y merging)
- Colaboración y repositorios remotos
- Estrategias de ramificación