¿Qué aprenderás en el curso?
Grupos reducidos
Formamos grupos pequeños de entre 8 y 11 alumnos para que recibas una educación personalizada que atiende a la individualidad de cada alumno y a sus necesidades.
Capacitación profesional
Creamos perfiles de alto nivel con un programa completamente actualizado. Nuestra experiencia y optimización del contenido didáctico está en constante evolución para atender a los cambios del sector y a sus necesidades reales.
Metodología de éxito
17ª edición de este bootcamp… y sumando! Un aprendizaje tan práctico necesita de una metodología que haya sido refinada mediante la experiencia. Gracias a este rodaje somos capaces de convertir a alumnos con poca o ninguna experiencia en desarrolladores profesionales con éxito.
Metodología de éxito
17ª edición de este bootcamp… y sumando! Un aprendizaje tan práctico necesita de una metodología que haya sido refinada mediante la experiencia. Gracias a este rodaje somos capaces de convertir a alumnos con poca o ninguna experiencia en desarrolladores profesionales con éxito.
Currículum del Programa
Preparación
En este módulo, previo al curso, los estudiantes se introducen en estructuras fundamentales del análisis de datos.
Realizar el módulo 0 antes de comenzar el bootcamp es fundamental para aprovechar al máximo la experiencia de aprendizaje de la formación. Este módulo de preparación ayuda a los estudiantes a adquirir las habilidades previas necesarias para que el seguimiento de las clases se haga con mayor facilidad y comprensión.
La interacción docente durante el módulo 0 es un valor añadido importante, ya que permite a los estudiantes aclarar sus dudas e identificar sus áreas de debilidad para poder abordarlas antes de comenzar el bootcamp
Data Fundamentals & Data Science Method
Comienza nuestro programa, nos dedicaremos a desarrollar y consolidar los fundamentos de la programación en Python, el cual es el lenguaje más extendido en el entorno Big Data, Data Science y Data Analyst por su versatilidad y potencia.
El propósito de este módulo es familiarizarse con estos lenguajes de modo tal que el alumno aprenda a importar, limpiar, manipular y visualizar datos, desarrollando habilidades esenciales para convertirse en un científico de datos, transformando data en conocimientos que aportan valor a la cadena de negocio. A través de ejercicios interactivos y manipulación de datasets reales, se obtendrá experiencia con algunas de las bibliotecas de Python más populares, incluyendo Pandas, NumPy, Matplotlib y muchas otras.
Fundamentos de estadística, matemática y probabilidad. Aprendizaje estadístico con Python
Además de la estadística aplicada, los expertos en Data Analyst también deben estar familiarizados con herramientas y tecnologías específicas de la industria, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. También es importante que los data scientist tengan habilidades de comunicación y capacidad para presentar información de manera clara y efectiva a las partes interesadas no técnicas. Estas habilidades son esenciales para asegurarse de que los hallazgos y recomendaciones derivados de los datos sean comprendidos y utilizados correctamente por los tomadores de decisiones de la empresa.
Extracción y almacenamiento de datos
Una vez asentadas las bases, aprenderás el primer paso que un Data Analyst tiene que dominar: la extracción y el almacenamiento de los datos. En este módulo aprenderás a consumir las principales APIs, a almacenar y a gestionar tus datos en los motores de bases de datos más utilizados.
Dashboards & Tableau
El análisis visual es el objetivo final en un proyecto de Data Analytics. Ayudándose en el manejo de datos en distintos lenguajes, el alumno deberá ser capaz de proporcionar información útil para la empresa dando respuesta a problemas de negocio a través de dashboards personalizados y métricas claves. Para esto se profundizará el análisis de los datos mediante el reporte a través de Tableau, mediante ejercicios prácticos para aprender a usar las diferentes conexiones, filtrados, tipos de datos, análisis estadísticos, formulación, creación de dashboards, historias, etc.
Machine Learning
El aprendizaje automático combina aspectos de la informática y las estadísticas para extraer información útil y predicciones de los datos. A través del aprendizaje automático podremos hacer predicciones y recomendaciones útiles, buscar automáticamente grupos y categorías en conjuntos de datos complejos.
Proyecto final del Bootcamp
El proyecto final del Bootcamp en Data Analytics será un proyecto completo de análisis de datos, que demuestre las habilidades y conocimientos adquiridos durante el Bootcamp.
El proyecto podría incluir las siguientes etapas:
- Recopilación de datos
- Limpieza y transformación de datos
- Análisis exploratorio de datos
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Presentación de resultados
“La mejor decisión de mi vida. Tuve que replantearme mi vida profesional y decidí dar el salto al desarrollo web con este Bootcamp. ¡Y lo volvería a hacer 100 veces! De 0 a héroe en sólo 3 meses, cada segundo de este curso ha sido una inversión valiosísima.”
Isabel Sarmiento | Programadora en Ahorramás
Nuestros alumnos trabajan en empresas como
Nuestros Cursos
Una experiencia educativa intensiva, de corta duración y fundamentalmente práctica, dirigida a estudiantes con o sin experiencia previa para impulsar su carrera profesional en tecnología y dirigirla hacia futuras oportunidades.
PRESENCIAL O EN REMOTO | FULL TIME
Full Time
El Bootcamp de Desarrollo Web y Móvil te convertirá en un desarrollador/a web Full-Stack. Aprenderás a crear páginas web y aplicaciones móviles haciendo uso de las tecnologías más demandadas en la industria. Sin necesidad de conocimientos previos, nuestro Bootcamp te convierte en un profesional de la programación totalmente preparado para añadir valor en el mercado laboral desde el primer día.
PRESENCIAL O EN REMOTO | FULL TIME
Part Time
El Bootcamp de Data Analytics te convertirá en un profesional de la Ciencia de Datos. Aprenderás a programar en Python, a almacenar y gestionar datos en mySQL, MongoDB y Cassandra. Además de comprender cualquier arquitectura de Big Data aprenderás a utilizar Docker, Hadoop, Hive, Kafka, estadística aplicada, aprenderás a utilizar los principales algoritmos y nociones de Deep learning y de NLP.
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