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
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Metodología innovadora de enseñanza con enfoque práctico y dinámico (Learning by doing).
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Recibe una certificación Open Badge validada mediante tecnología blockchain y verificada internacionalmente.
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Camino de aprendizaje enfocado en una de las profesiones con mayor demanda laboral en la actualidad.
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Emplea herramientas en la nube sin la necesidad de instalar software en tu ordenador.
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Trabaja con grandes volúmenes de datos, utilizando datasets en formatos variados: csv, json, parquet, entre otros.
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Revisa el contenido de las sesiones al acceder a las grabaciones y materiales (presentaciones, notebooks, datasets, entre otros).
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Interactúa de forma dinámica con los instructores, realizando consultas a través de un canal de comunicación privado en Slack.
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.
Preguntas frecuentes
Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.