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Imparte:
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Modalidad:Online
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Precio:6.950 €
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Comienzo:Consultar rellenando el formulario
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Lugar:Se imparte Online
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Condiciones:Opciones de financiamiento y becas: financiamiento hasta 48 meses con intereses a través de Sabadell, créditos con ISA StudentFinance que no requieren reembolso hasta contar con ingresos regulares, financiamiento hasta 12 meses sin intereses con Nemuru, posibilidad de pago a plazos con Sequra sin necesidad de aval.
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Titulación:Título Propio
Presentación
Un curso intensivo sobre Big Data te proveerá de los saberes y las habilidades que requieres para convertir los datos y métricas de una compañía en información valiosa. Y eso, en la actualidad, es sumamente valioso.
Iniciarás con un módulo 0 de preparación que te permitirá sumergirte en el universo de la codificación con Python y SQL. En los próximos módulos aprenderás a recolectar datos, a analizarlos y te adentrarás en modelos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados.
También fortalecerás tus habilidades blandas, lo que te posibilitará mejorar tu imagen personal, tu capacidad de resolver disputas y tus destrezas comunicativas y de colaboración en equipo. Asimismo, te preparará para enfrentar entrevistas y cultivar tu motivación.
Duración del curso: 9 o 24 semanas, ya sea a tiempo parcial o completo.
Certificación: propia.
Modalidad: en línea con clases en directo.
Reconocimientos del centro: afiliado a Asottech (Asociación Talento Tech de España).
Programa
Prework -> Adéntrate en el mundo de la programación con los lenguajes más demandados: Python y SQL, además de fortalecer tus conocimientos en estadística básica.
Recopilación de data -> Recopilación y preparación de los datos, Python (uso de la librería Pandas) - SQL - Git - Análisis Exploratorio de datos (E.D.A.: Exploratory data analysis).
Análisis de data -> Análisis de datos, técnicas de visualización, estadística usada en análisis de datos, librerías de visualización en Python, data storytelling y herramientas de visualización de datos como Tableau, PowerBI, Data Studio.
Introducción a los modelos -> Introducción a los modelos de machine learning, modelos supervisados y no supervisados, uso de la librería Scikit y proyecto final.
Salidas profesionales
Analistas de datos
Analistas de business intelligence
Ingeniero de datos
Data Scientist
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