Contenido del bootcampFormación previa: prepárate para el curso40hUna vez te hayamos confirmado la admisión en el curso, recibirás alrededor de 40 horas de contenido formativo en línea seleccionado específicamente por Le Wagon que te resultará intuitivo e interactivo. Esta formación previa te dará las bases que necesitas en Python y en matemáticas antes de empezar el curso.Configuración de tu entorno de aprendizaje (notas, editor de texto…)Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativoFundamentos de PythonFundamentos de matemáticas (¡aprenderás de forma divertida e intuitiva!)Análisis de datos80hAprende Python para Data Science: extrae datos de bases de datos relacionales, manipula matrices de datos y crea visualizaciones. Comprende los conceptos fundamentales de las matemáticas para el análisis de datos, como estadística y álgebra lineal.Extrae datos de archivos, webs o APIManipula datos con Python, Pandas y NumpyConsulta y almacena datos con SQL y Google Big QueryVisualiza con Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn y PlotlyCiencia de la decisión40hPonte en el lugar de un consultor de datos y aprende a gestionar la fase de preparación de información obtenida a partir de una gran base de datos. Saca conclusiones mediante la interpretación de resultados estadísticos basados en modelos de regresión lineal múltiple, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.Modelos estadísticos de regresión lineal/logística múltipleEmpaquetado y programación con lenguaje orientado a objetos en PythonPresentaciones en Notebook con gráficos interactivosMachine Learning80hImplementa los flujos de trabajo del Machine Learning con Scikit-Learn (preparación de datos, desarrollo de funcionalidades, selección de modelos, evaluación y reajuste) y comprende las intuiciones matemáticas y las implementaciones numéricas de modelos del ML.Librerías Scikit-learn y XGBoostAprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles…)Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX…)Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA…)Deep Learning40h¡Descubre la magia que hay detrás del Deep Learning! Comprende la arquitectura de las redes neuronales (neuronas, capas, estructuras de datos) y sus parámetros (activaciones, pérdidas, optimizadores). Construye tus propias redes neuronales (densas, recurrentes o convolucionales) para trabajar con imágenes, secuencias y textos. Aprende cómo reutilizar y transferir información de modelos ya entrenados a partir de investigaciones abiertas. Atrévete con codificadores automáticos, procesamiento de datos por lotes y entrenamiento de GPU.TensorFlowKerasGoogle ColabMachine Learning Engineering (MLOps)40hConvierte tus mejores modelos en paquetes de Python replicables que podrás entrenar con Big Data en la nube mediante máquinas virtuales y bases de datos online. Supervisa el rendimiento de tus modelos al recibir nuevos datos, vuelve a entrenarlos cuando sea necesario y expón tus predicciones mediante API o páginas web.VS code y línea de comandosEntrenamiento con Google Cloud, Virtual Machines, SSHMLflow y Prefect para grafos acíclicos dirigidosDocker y Fast API para el back-endStreamlit para el front-endIA GenerativaA través de una serie de clases en vivo, aprovecha las capacidades de las herramientas de la IA Generativa para agilizar los flujos de trabajo de programación y explorar consideraciones éticas vitales en la IA. Obtén información sobre cómo hacer que los modelos de IA complejos sean comprensibles para las partes interesadas y céntrate en la implementación de canales de CI/CD eficaces.ChatGPTCopilotLangChainProyectos80hLa fase de proyectos es la última etapa del curso. Colabora de forma eficiente en equipos de 3-4 personas en un proyecto real de Data Science en el que podrás liderar tu propia idea o participar en la idea de otro compañero. Utiliza repositorios de datos públicos (iniciativas estatales, Kaggle, Papers with Code, etc.) o aporta una base de datos propia. Recibe apoyo de nuestros profesores expertos en todo momento y haz realidad tu idea.Career Week: ¡empieza tu carrera en Data Science!Conoce a expertos en Data Science que trabajan en start-ups o grandes empresas, prepara tu currículum y haz entrevistas de prueba para prepararte para encontrar trabajo. Profundiza en temas fundamentales sobre el sector.Prepárate para la búsqueda de empleoÚnete a una red de más de 20.000 antiguos alumnos y más de 985 colaboradores
