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Carrera Científico de Datos con Python

$279.00 $237.15

*Precio en dólares


Fecha inicio: 09 de febrero al 25 de marzo del 2021.
Horarios: Clases de lunes a viernes en horario de 18h30 a 20h30 y sábados de 8h00 a 10h00.
Duración: 40 horas de clase + 10 horas de trabajo autónomo en proyectos Kaggle.

¡Últimos cupos!
*Promoción válida hasta el domingo 31 de enero.

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Resumen

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:

1. Limpiar y preparar los datos para implementar algoritmos de predicción enfocados en clasificación y regresión.
2. Emplear técnicas de reducción de dimensiones y algoritmos de clustering y redes neuronales mediante la ejecución de código Python.

 

Beneficios

 

  • Metodología innovadora de enseñanza con enfoque práctico y dinámico (Learning by doing).

  • Recibe una certificación Open Badge validada mediante tecnología blockchain y verificada internacionalmente.

  • Camino de aprendizaje enfocado en una de las profesiones con mayor demanda laboral en la actualidad.

  • Emplea herramientas en la nube sin la necesidad de instalar software en tu ordenador.

  • Trabaja con grandes volúmenes de datos, utilizando datasets en formatos variados: csv, json, parquet, entre otros.

  • Revisa el contenido de las sesiones al acceder a las grabaciones y materiales (presentaciones, notebooks, datasets, entre otros).

  • Interactúa de forma dinámica con los instructores, realizando consultas a través de un canal de comunicación privado en Slack.

Cursos de la Carrera

  • Introducción a herramientas
    Introduce el manejo de herramientas esenciales utilizadas durante el curso como Databricks, Slack y Zoom.
  • Introducción a Python
    Introduce el manejo de herramientas esenciales del curso.
  • 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
    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
    Aprende los principales algoritmos de aprendizaje no supervisado, enfatizando las temáticas de reducción de dimensiones, agrupamiento y clustering
  • 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
    Reconoce los principales conceptos relacionados al aprendizaje profundo, las distintas arquitecturas de redes neuronales e identifica sus principales aplicaciones.

Instructores

MSc. Eduardo Marín Nicolalde

Director Académico en handytec Academy y Científico de Datos en handytec. Es Máster en Estadística Aplicada con mención en Econometría y Data Mining por KU Leuven, Bélgica. Especialista en Machine Learning y Redes Neuronales Profundas, ha trabajado como docente universitario y consultor estadístico a nivel nacional e internacional. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning y en la creación de programas académicos de alta calidad en Ciencia de Datos.

MSc. Paúl Córdova

Investigador de datos en handytec Academy y consultor de proyectos de analítica avanzada en handytec. Máster en Data Science para Finanzas por el Colegio Universitario de Estudios Financieros, Madrid. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de analítica principalmente en la industria financiera y en el desarrollo de formación en Ciencia de Datos aplicando metodologías innovadoras de aprendizaje.

Detalles importantes

  • Modalidad: Masterclass en vivo
  • Este programa no tiene prerrequisitos 

Preguntas frecuentes

Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.

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