Bootcamp Data Science & AI

DescripciónEl Máster en Ciencia de Datos & IA de Nuclio Digital School se ha diseñado para proporcionar a los alumnos una experiencia práctica y completa en todas las etapas del proceso de análisis de datos.El curso abordará temas desde la adquisición e integración de datos hasta la productividad de modelos matemáticos basados en técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.El programa proporcionará a los alumnos una gran variedad de competencias ajustadas a la realidad del mercado laboral que les permitirá mejorar su posición actual o buscar nuevas oportunidades laborales en el ámbito del Big Data y Analytics.Salidas Profesionales del Máster en Data ScienceTras finalizar el curso de Data Science & AI, tendrás los conocimientos necesarios para optar a puestos como:Data AnalystData ScientistBusiness Intelligence AnalystMachine Learning EngineerData EngineerData TranslatorBI AnalystData ArchitectI+D Project AnalystPlan de estudiosData Pre-WorkPodrás realizar los pre-cursos a través de dos plataformas: Kaggle y FreeCodeCamp, enfocados a cursos de Data Science. De este modo, podrás repasar los conceptos clave de programación (Python + SQL) y estadística aplicada.M1. Introducción a Data ScienceEmpieza a aprender Data Science.Arquitecturas y plataformas de datos Artificial Intelligence, Machine Learning y Deep Learning Estrategia y mercado de datosM2. Herramientas para Data SciencePython y sus libreríasy entornos (Numpy, Pandas, Anaconda, Scikit-learn.)SQL, su sintaxis y funcionalidades del lenguaje de queriesData Science collaboration (Git/Google Colab/Drive)NOSQL a través de MongoDBM3. Data Analytics & Business IntelligenceLimpieza de datosTransformación de datosVisualización de datosConstrucción de dashboardsData storytellingM4. Machine LearningAprendizaje supervisadoClasificaciónRegresiónTime SeriesAprendizaje no supervisadoClustering y collaborative filteringReinforcement learningM5. Deep LearningConstruye aplicaciones de Deep Learning en los ámbitos de Computer Vision, Natural Language Processing y Reinforcement Learning.Comprende las redes neuronalesProcesa información no estructurada (imagen, texto, vídeo y sonido)Construye agentes de Inteligencia ArtificialM6. Machine Learning Operations (MLOps)MLOps toolsModel Serving (Flask y Cloud)Machine-Learning-as-a-ServiceMercado de los datos