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Data Science

Digital House
5.0
1 opinión
  • Fue re importante aprender a extraer datos de distintas fuentes y como saber convertir el dato en un formato a otro que es útil para procesar y aplicar distintos algoritmos. Lo que más me gustó de Digital House fue la diversidad que hay de personas, está siempre la posibilidad de intercambiar o generar cosas en conjunto. El intercambio mismo ya es rico.
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Curso

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    A distancia

  • Duración

    7 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

Aplica modelos de Machine Learning.

¿Te gustaría dar un paso adelante en tu camino profesional? Empieza por tu formación. Se trata del programa en Data Science que lo desarrolla e imparte el centro formativo Digital House en modalidad a distancia. Si te motivan los algoritmos, tu curiosidad te guía a nuevos descubrimientos y te encanta acumular grandes cantidades de información, este curso es para ti. El curso intensivo tiene una duración de 7 meses.

Prepárate para realizar el proceso de extracción, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones estratégicas en organizaciones de todo tipo.

Así, si deseas conocer más detalles acerca de esta formación basta que compartas tus datos a través del botón de pedir información para que uno de los asesores del centro entre en contacto y te brinde atención personalizada.

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A tener en cuenta

Este programa enseña algunos modelos básicos de aprendizaje automático (Machine Learning) y la metodología de trabajo de un científico de datos para enfrentar el análisis profundo de datos. Estas herramientas son clave para poder encontrar soluciones a diversos desafíos comerciales complejos y dinámicos. El programa tiene la idea de preparar al alumnado para un rol de data scientist jr. como para complementar perfiles de análisis, investigación y profesionales en general.

El curso esta diseñado para personas que quieran tomar los datos en crudo y crear modelos predictivos a futuro, en este programa deberás ver algo de programación ya que se utilizará una plataforma llamada PYTHON.

Tener la Preparatoria o Bachillerato terminado. Nociones de programación imperativa, preferentemente en Python 3. Por ejemplo: estructuras de datos, control de flujo, definición de funciones, etc.
Conocimientos sólidos de estadística descriptiva. Por ejemplo: medidas de tendencia central (como media y mediana), desvío estándar, correlación, comprensión de histogramas y diagramas de caja, etc.
Conocimientos de estadística inferencial. Por ejemplo: muestreo, intervalos de confianza, test de hipótesis y distribuciones de probabilidad, etc.
Nociones de probabilidad clásica.

Data Scientist Jr.

Desde Digital House, proponemos un modelo educativo que incluye entornos de aprendizaje sincrónicos y asincrónicos con un enfoque que vincula la teoría y la práctica, mediante un aprendizaje activo y colaborativo.
Nuestra propuesta incluye clases en vivo, encuentros online y en tiempo real con tu grupo de estudio y docentes, a los que podrás sumarte desde donde estés.
Además, contamos con un campus virtual a medida, en el cual encontrarás las clases virtuales, con actividades, videos, presentaciones y recursos interactivos, para realizar a tu ritmo antes de cada clase en vivo.
También, contamos con un espacio disponible opcional, para que puedas hacer las prácticas de la semana poniendo en común ideas con docentes y estudiantes.
Uno de nuestros pilares es “aprender haciendo”, por lo tanto elegimos trabajar bajo la estrategia de aprendizaje por proyectos, que nos permite aplicar los conocimientos adquiridos para solucionar problemas de la vida real.
A lo largo de tu experiencia de aprendizaje en Digital House lograrás desarrollar habilidades técnicas y blandas, como lo son el trabajo en equipo, creatividad, responsabilidad, compromiso, comunicación efectiva y autonomía.

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Opiniones

5.0
  • Fue re importante aprender a extraer datos de distintas fuentes y como saber convertir el dato en un formato a otro que es útil para procesar y aplicar distintos algoritmos. Lo que más me gustó de Digital House fue la diversidad que hay de personas, está siempre la posibilidad de intercambiar o generar cosas en conjunto. El intercambio mismo ya es rico.
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100%
5.0
excelente

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Fransico Pensa

5.0
29/04/2022
Sobre el curso: Fue re importante aprender a extraer datos de distintas fuentes y como saber convertir el dato en un formato a otro que es útil para procesar y aplicar distintos algoritmos. Lo que más me gustó de Digital House fue la diversidad que hay de personas, está siempre la posibilidad de intercambiar o generar cosas en conjunto. El intercambio mismo ya es rico.
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*Todas las opiniones recolectadas por Emagister & iAgora han sido verificadas

Materias

  • Python
  • Análisis de datos
  • Toma de decisiones
  • Estadística inferencial
  • Machine learning

Profesores

Equipo Docente

Equipo Docente

Profesores

Programa académico

01 Fundamentos: Python, Numpy, Pandas y probabilidad. Te introducirás a la dinámica de trabajo con Python utilizada en el curso. Además, aprenderás a usar las librerías Pandas y Numpy para la manipulación, limpieza y cálculos numéricos con datos.

02 Limpieza, manipulación y visualización de datos: Estadística inferencial. En este módulo, se profundizan las prácticas de limpieza y manipulación de datos. Se introducen las buenas prácticas de análisis exploratorio de datos, librerías de visualización y de estadística inferencial.

03 Introducción a Machine Learning y Scikit-Learn: Reducción de la dimensionalidad. Problemas de Regresión. Regularización y optimización de modelos. Con las bases de análisis exploratorio y limpieza de datos más consolidadas, se introduce a la metodología de trabajo con modelos de Machine Learning, junto a una de sus librerías más importantes, Scikit-Learn. Además, se empieza a profundizar en el primer tipo de problema a resolver del curso: regresión.

04 Clasificación y Clustering. Evaluación de modelos y Pipelines: Luego de comprender los problemas básicos de regresión, profundizarás en el segundo tipo de problema: clasificación. Además, harás foco en las distintas métricas de evaluación de modelos y el armado de procesos automáticos en Pipelines.

05 Árboles, Ensambles y Boosting: A esta altura, tendrás conocimiento de la metodología de trabajo de Machine Learning para poder resolver distintos tipos de problemas, evaluar los modelos utilizados y optimizarlos. En este módulo, abordarás algunas técnicas más avanzadas como árboles de decisión, modelos de ensamble y boosting.

06 Series de tiempo y Text Mining: Con la metodología de trabajo de distintos modelos y diferentes técnicas útiles incorporadas, introduciremos las problemáticas encontradas en dos de las implementaciones más comunes cuando se trabaja con datos: series temporales y texto. Si bien estas implementaciones tienen mucha más profundidad que la abarcada por el curso, aprenderás a incorporarlas en los análisis con distintos modelos y los problemas a tener en cuenta en estas implementaciones.

07 Despliegue de modelos y APIs: En el último módulo del curso, verás cómo disponibilizar tus modelos y cómo trabajar con APIs. A esta altura ya estarás haciendo foco fuertemente en el proyecto integrador final.

Información adicional

Curso Intensivo.  Se envia nivelacion en excel y un desafio para aprobar y como opcion tomar un precurso para manejo de la plataforma de Phyton

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