Bootcamp en Data Science & Big Data

La labor de analista de información es la profesión más solicitada en el ámbito tecnológico. Si te conviertes en especialista, accederás a sueldos elevados y podrás llevar a tu compañía a los niveles más altos de desarrollo. ¡thePower ha creado este curso intensivo para que adquieras un dominio profundo, eficaz y rápido!

Aprenderás las estrategias más avanzadas: estudio de datos con Python, Deep Learning, Spark, Business Intelligence, visualización con R y Power BI, y el manejo de grandes volúmenes de información a través de SQL.

thePower tiene mucho para ofrecerte:

1. Máxima flexibilidad
Si puedes comprometerte a tiempo completo, en solo tres meses de formación te convertirás en un experto en Ciencia de Datos. En caso de que solo puedas dedicarle dos o tres horas al día, tardarás 9 meses, pero podrás avanzar a tu propio ritmo en cualquier caso.

2. Conocimientos actualizados y avanzados
Dominarás las herramientas más empleadas: Python, Numpy, Seaborn, Pandas, Flask, SQLAlchemy, PySpark, SparksSQL...

Es un contenido 100% actualizado y elaborado en colaboración con decenas de compañías con las que thePower mantiene contacto.

El curso intensivo está dirigido a perfiles informáticos, directores de proyectos, expertos en consultoría y finanzas o recién graduados, pero comienzan desde cero.

3. Metodología eficaz con acompañamiento continuo
Aprenderás a través de clases en vivo en el campus virtual, y con microlecciones de solo 15 minutos que resumen lo esencial. ¡Eficaz y ameno!

Contarás con la asistencia de un tutor que te respaldará en caso de contratiempos, para que no te quedes rezagado. Y podrás profundizar en los temas que desees a tu propio ritmo.

4. Diversos recursos para el empleo
Podrás crear tu portafolio, formar parte de una bolsa de trabajo, recibirás orientación para mejorar tus habilidades de búsqueda (actualización del CV, preparación de entrevistas, etc.) y participarás en eventos y actividades laborales.

Introducción al programa.
Conceptos previos.
Conceptos básicos Python

Introducción a Data Science.
Introducción a sistemas distribuidos.
Arquitectura HDFS.
Intro Machine Learning.
Intro Deep Learning.

Python Fundamentals I.
Python Fundamentals II.
Bases de datos relacionales.
SQL.
R.

Introducción al módulo.
Distribuciones y métricas.
Probabilidad.
Variables aleatorias intervalos de confianza.
Contrastes de hipótesis.
Aprendizaje no supervisado.
Algoritmos de regresión.
Árboles de decisión y random forest.
Determinación de modelo y SHAP Values.
Clasificación y clustering.

Datos semiestructurados.
Tipos de ficheros.
Pandas, numpy, integración.
REST APIs Swagger - Postman - Flask
HSDFS Spark.
PySpark.
GUI PySpark.
SparkSQL.
Caso práctico.
ETLs.
Extracción de datos.
Tratamiento y normalización de datos.
Entornos Cloud.
Introducción a la Arquitectura y el Diseño Software.

Aprendizaje supervisado.
Redes neuronales.
Modelos de clasificación.
Clustering.
NLP.
Caso práctico.
Computer Vision: Caso práctico REST API.

Power BI

Gobierno del dato.
Metodologías ágiles vs tradicionales.
Scrum.
Casos reales.

Data Analyst
Data Engineer
Data Scientist
Data Architect
Chief Data Officer