Pre-bootcampEl pre-bootcamp es una formación online niveladora que está creada para asegurarnos que tengas una base lo suficientemente sólida para comenzar el contenido del bootcamp sin ningún tipo de inconveniente. Aquí conocerás los conceptos teóricos más importantes que te serán de ayuda durante la formación.Antes de comenzar el bootcamp, asistirás al Day One, nuestro evento de presentación donde revisaremos la guía académica, repasaremos la metodología y comentaremos los requerimientos que exige la formación.Programación con PythonEn este módulo aprenderás los fundamentos de la programación con el lenguaje Python. Esto engloba números, strings, listas, diccionarios, operadores, condicionales, bucles, funciones y programación orientada a objetos.Estas bases sólidas te permitirán aprovechar al máximo los siguientes módulos del bootcamp. Mediante sesiones prácticas intensivas, te sumergirás en el mundo de la programación desde cero, con ejercicios y tareas individuales que fortalecerán tus habilidades de programación.Matemáticas y EstadísticasEn la Inteligencia Artificial las disciplinas matemáticas y estadísticas desempeñan un papel fundamental debido a que la ciencia de datos se vale de una variedad de algoritmos para alcanzar sus objetivos.Estos algoritmos se sustentan en modelos matemáticos y estadísticos, por lo que es de suma importancia abordar las funciones matemáticas, derivadas y matrices, además de la introducción a la estadística descriptiva e inferencial y también las probabilidades.Ciencia de DatosEn este módulo seguimos con Python, esta vez para ciencia de datos. Veremos diferentes herramientas de visualización de datos, bibliotecas de datos, generación de gráficos o mapas interactivos con herramientas como Matplotlib, Seaborn, Plotly o Folium.
También aprenderás de Web Scraping, la técnica utilizada para extraer información de sitios web, con recursos como BeautifulSoup, Selenium y Helium.Además, abordaremos Expresiones regulares, WordClouds y las APIs.
Lo más emocionante es que desarrollarás tu primer proyecto del bootcamp en este módulo.Bases de datosEn el mundo del Data Science, los datos son la materia prima. Existen diversas formas de gestionarlos y almacenarlos, por eso, es imprescindible aprender cómo hacerlo de forma efectiva, comprender su funcionamiento para poder tratar los datos óptimamente.Es por ello que en este módulo aprenderás sobre diseño de bases de datos y sobre MySQL, un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto, considerada como la más popular del mundo por su flexibilidad, alto rendimiento y seguridad.Machine Learning y Deep LearningEste módulo se divide en dos. En primer lugar, tenemos el aprendizaje supervisado donde se explicaran las regresiones lineales y logísticas, los modelos de clasificación como kNN, Nearest Centroid, Naive Bayes, Decision Trees, Random Forest, SVM, Grandient Boosting, Adaptive Boosting y por si fuera poco, realizarás tu segundo proyecto.En segundo lugar, tenemos el aprendizaje no supervisado, donde verás los Métodos de clustering, reducción de dimensionalidad con técnicas de PCA (Principal Component Analysis) y Feature Selection. Complementamos con NLP, (Natural Language Processing), algoritmos genéticos, sistemas de recomendación, redes neuronales con Keras, y visión artificial con OpenCV. Y por último, desarrollarás el tercer proyecto.Big DataEn este módulo verás una introducción a PySpark, una herramienta de análisis de datos creada para utilizar Python junto con Spark (un motor ultrarrápido para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos).Igualmente, abordaremos el manejo de datos con PySpark, modelos de predicción con PySpark y MLlib, una librería de Machine Learning. Retomaremos regresiones, clasificaciones y NLP, pero esta vez con PySpark. ¡Controlarás todo!StreamlitEn el módulo final desarrollarás el tercer y último proyecto. Aquí demostrarás todo lo aprendido en el bootcamp y deberás integrar un proyecto de Data Science con Streamlit, un marco de desarrollo de código abierto diseñado para crear rápidamente aplicaciones web interactivas y personalizadas para visualizar y presentar datos.Con Streamlit podrás construir fácilmente interfaces de usuario interactivas utilizando Python como lenguaje de programación principal. Es una herramienta muy visual, intuitiva y que puede ser compartida fácilmente con otras personas.
