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Experto-
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Prácticas en Empresas - Garantizadas en empresas tecnológicas
Matrícula abierta Flexible On line Experto
España
Todas
Dirigido a: Este curso está diseñado para profesionales y estudiantes de informática, matemáticas, estadística y áreas relacionadas, así como para aquellos interesados en adquirir competencias en análisis de datos y big data. Es ideal para quienes buscan especializarse en el uso de herramientas y técnicas avanzadas para la gestión y explotación de datos.
Requisitos: Bolsa de Empleo Incluida
Acceso a bolsa de empleo y a taller de búsqueda de empleo impartido por expertos de recursos humanos especializados en contratación de perfiles tecnológicos.
Para qué te prepara: El curso tiene como objetivo proporcionar a los alumnos una formación integral en Data Science, Big Data y Data Analytics, desde la recopilación y tratamiento de datos hasta el análisis avanzado y la visualización. También busca desarrollar competencias prácticas en herramientas líderes como Python, R y tecnologías de big data, preparando a los estudiantes para enfrentar los retos del sector.
Certificado: 6 Titulaciones incluidas. Diferencia tu perfil del resto:
Cuando finalices tendrás las siguientes titulaciones:
• Título en Data Science, Big Data y Data Analytics
• Iniciación a GNULinux
• Desarrollo en Python
• Análisis de datos y visualización con Python
• Big Data
• Iniciación al Machine Learning
1) Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data
- Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que
sirven, que tipos hay y cómo funcionan…
- Introducción a GNU/Linux
- GNU/Linux Avanzado
-Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
- Introducción teórica a la IA y las tecnologías Big Data:
2) Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python
- Introducción a los lenguajes de programación
- Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
- Python: Funciones y Scope
- Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
- Python: Módulos y Uso de librerías de Python
3) Módulo 3: Análisis de Datos con Python
- Python: Librerías básicas de Data Science:
·Numpy
·Pandas
·Matplotlib
·Sklearn
- Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos:
- Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
4) Módulo 4: Introducción al Machine Learning
- Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data?
-Tipos de Machine Learnig.
-Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
4.1) Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa
- ¿Cómo aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de
tecnologías más relevantes por campo:
·Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
·Imagen: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion…
- ¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro?
- Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT
con Python.
5) Módulo 5: Bases de Datos Big Data
- Introducción a las Bases de datos SQL.
- Programación en Python con SQLite.
-Bases de datos NoSQL:
- Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB
-MongoDB con Python: PyMongo:
6) Módulo 6: Procesamiento Distribuido
- Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido:
- Hadoop
- Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API
- Machine Learning con Spark ML:
- PySpark Pandas
7) Módulo 7: TFM (Opcional)
- El alumno presentará una propuesta de proyecto de en el que se utilicen tecnologías
Big Data y lenguaje de Python para resolver un caso de negocio al docente.
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