Científico de Datos con Python

Conviértete en ese profesional que manipula grandes cantidades de datos, aplica técnicas estadísticas para el análisis de datos y crea modelos de Machine Learning para predecir el futuro.

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Carrera

Aprende y certifícate

Aprende desde el inicio del ciclo a programar con Python y las bases de estadística descriptiva para ingresar al mundo del análisis de datos.

Además, aplica algoritmos de Machine Learning desde la perspectiva teórica y práctica incluyendo una introducción a las redes neuronales profundas (Deep Learning) con TensorFlow.

Finalmente, realiza un proyecto en la plataforma Kaggle para poner en práctica todo lo aprendido.

En databits trabajamos desde la nube con la plataforma Databricks en donde transversalmente, analizamos conceptos técnicos sobre el manejo de clústers y el uso de notebooks.

Al finalizar esta carrera tendrás la capacidad de:

Manejar los principales objetos de Python: tuplas, listas y diccionarios y Comprender los conceptos básicos relacionados a Machine Learning.
Crear funciones definidas por el usuario y estructuras iterativas.
Utilizar estadísticas descriptivas y visualizaciones para Análisis Exploratorio de Datos.
Utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado para comprender interrelaciones en los datos.
Entrenar modelos de redes neuronales profundas para datos tabulares e imágenes.

INICIO:

13 de septiembre al
16 de noviembre

MODALIDAD:

Online en vivo

HORARIO:

martes, miércoles y jueves
18h30 a 20h30 (GTM-5 Lima, Quito y Bogotá)

DURACIÓN:

80 horas distribuidas
en 9 semanas

CLASES:

Sincrónicas y
asincrónicas

BENEFICIOS:

Clases grabadas, material en la plataforma, software sin necesidad de instalación y certificado Open Badge

Inscríbete Ver próximas fechas
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forma

TEMARIO: Data Scientist con Python

Introducción a Python
Introducción a Python

Aprende los principales algoritmos de aprendizaje no supervisado, enfatizando las temáticas de reducción de dimensiones, agrupamiento y clustering.

Estadística para Ciencia de Datos
Estadística para Ciencia de Datos

Aprende las principales medidas de estadística descriptiva haciendo énfasis en el proceso de modelización. Aplica la teoría de probabilidad por medio de ejemplos y simulaciones en python.

Machine Learning I
Machine Learning I

Conoce las estructuras de datos en el campo de la Ciencia de datos y analiza las principales aplicaciones del modelamiento mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje automático.

Machine Learning II
Machine Learning II

Aprende los principales algoritmos del aprendizaje no supervisado, para moldear y comprender la estructura imperante en los datos. Por tanto, esto te permitirá identificar insights relevantes en las fuentes de datos. Revisarás el concepto de clustering y desarrollarás los principales algoritmos de agrupamiento como son: K-means e Hierarchical clustering.

Machine Learning III
Machine Learning III

Aprende los algoritmos avanzados para el aprendizaje automático, con énfasis en métricas de comparación de modelos, selección del modelo ganador y ajuste de hiperparámetros.

Introducción a Deep Learning
Introducción a Deep Learning

Reconoce los principales conceptos relacionados al aprendizaje profundo, las distintas arquitecturas de redes neuronales e identifica sus principales aplicaciones.

Proyecto
Proyecto

Trabajarás con datos reales de alta dimensionalidad, para poner en práctica los conceptos aprendidos durante los módulos anteriores.

Comunidad databits
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María Isabel Granda – Data Intelligence

Fue una gran experiencia de aprendizaje, los cursos que forman esta carrera son muy buenos y brindan bases muy sólidas para iniciar en el mundo de la Ciencia de datos.

La introducción progresiva de conceptos y la explicación detallada de los instructores ayudan para comprender incluso los temas más complejos de la formación.

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Enrique Crespo – Especialista en Innovación

Personalmente, me gustó como se dió importancia a los conceptos estadísticos como base de la programación, ya que después fue mucho más sencillo entender cómo funciona Python y lo que podemos desarrollar con la herramienta.

El contenido estaba muy bien curado y pensado para profesionales y estudiantes que quieran iniciarse en el mundo de la Ciencia de Datos.

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Próximas fechas

13 Sep – 16 Nov, 2021

Online – en vivo

Martes, miércoles y jueves

COL – ECU – PE: 18H30

ARG: 20H30

MEX: 18h30-17h30

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