Bootcamp de Ciencia de Datos

Bootcamp Replays:

18 clases en vivo impartidos por expertos y expertas en áreas de ingeniería de datos, visualización, e inteligencia artificial

  • 21 clases

    Disponibles inmediatamente

  • 23 clases

    Ya disponibles

  • Profesores TOP

    Expertos en la industria

  • Formación integral

    Complementa tu aprendizaje con la biblioteca de contenidos de Código Facilito

Aprende una de las carreras con mayor demanda en el mundo y crece profesionalmente.

Requisitos previos

El Bootcamp está pensado para personas con conocimientos básicos de aritmética y álgebra, así como bases en programación con Python.

Que deseen aprender las bases fundamentales y teóricas del rol de Ciencia de Datos, así como las herramientas para el desarrollo de sistemas que manejen y procesen datos, desde su extracción, y limpieza, hasta la entrega de resultados en modelos de aprendizaje, o paneles de visualización.

Perfil de egreso

Al completar el Bootcamp podrás desarrollar proyectos de ciencia de datos desde cero, desarrollando diferentes etapas en los mismos y que vayan desde la obtención y análisis de datos hasta modelado y despliegue de modelos; siendo que desarrollan soluciones completas.

Podrás ejercer en internships y puestos Jr. en diferentes compañías que requieran área de ciencias de datos.

Habrás adquirido conocimientos en técnicas de obtención de datos, manipulación y exploración de datos, implementación de modelos populares de Machine Learning, estructura y funcionamiento de redes neuronales, entre otros.

Trabajamos con las herramientas más usadas de la industria y con las mejores prácticas.

Bootcamp Replays

Programas de especialización que puedes seguir a tu propio ritmo a través de las grabaciones de clases con profesores TOP de la industria.

  • Aprende a tu ritmo

    Acceso de por vida a las grabaciones de las clases.

  • Disponibles 24/7

    Toma las clases cuando mejor te convenga.

Las y los profesionales que admiras serán tus profesores.

Acercamos a ti el talento latinoamericano de todo el mundo para que aprendas de los mejores y despegues tu carrera.

Rodolfo Ferro

Developer Advocate en Ploomber.io

Rodolfo Ferro es Developer Advocate en Ploomber, una startup dedicada a ofrecer la infraestructura para despliegue de proyectos de ciencia de datos, es uno de 2 Google Developer Experts en Machine Learning en México, antes ha desempeñado roles como ingeniero de Machine Learning y Lead ML Engineer.

Yesi Díaz

VP de ingeniería y Data en @Reworth

Yesi dirige al equipo de datos de una startup en su rol como VP de ingeniería y datos @Reworth, es una de 2 Google Developer Experts en Machine Learning en México, cuenta con un doctorado en Inteligencia Artificial y antes se ha desempeñado como científica de datos en Rappi

Sergio Sánchez

Fundador @tacosdedatos, Ingeniero de Datos y dataviz

Sergio tiene el rol ingeniero de datos en Alluma - una empresa sin fines de lucro en el espacio de Social Tech, es el creador de @tacosdedatos un espacio para aprender mejores prácticas, técnicas y conocimientos de análisis y visualización de datos en español.

Francisco Palm

Científico de Datos en Ixpantia

Francisco es científico de datos en Ixpantia, una empresa dedicada a la transformación digital, se especializa en el área de ciencia de datos con lo que trabaja acompañando a distintas empresa para emplear ciencia de datos en sus procesos. Ha tenido a su cargo roles como científico de datos senior, y CTO para otras startups

Eduardo García

Ingeniero de Software Senior en Código Facilito

Eduardo es ingeniero de software senior en Código Facilito donde se encarga de la infraestructura de la plataforma, es un apasionado de la tecnología y el análisis de datos con un enfoque fuerte al uso de Python y SQL para obtención de información. Tiene más de 6 años enseñando programación y análisis de datos.

Cynthia Castillo

Coordinadora de Programa Analítica en Hey Banco

Cynthia trabaja haciendo análisis de datos para Hey Banco, una de las fintechs más importantes en México. Presidenta de la Comunidad de Estudiantes de Matemáticas, y miembro de la Sociedad Matemática Mexicana, Technolatinas y Bisontech.

Flavio Sandoval

Ingeniero de Datos en Omnicom Media Group

Flavio es ingeniero de datos en Omnicom Media Group donde utiliza Python en áreas como análisis de datos, ingeniería de datos y visualización de datos. Tiene varios años de experiencia trabajando en áreas de ciencia de datos para distintas empresa y como tutor formador de nuevos científicos de datos.

Qué aprenderé en este Bootcamp

Semana 1

Clase: Inauguración - Qué hace un científico de datos

Semana 2

Clase: Conoce tus herramientas de ciencia de datos

Clase: Introducción a Polars

Semana 3

Curso: Curso de Bases y conceptos de la Ciencia de Datos

Semana 4

Clase: Fundamentos de Python

Clase: Estadística 1

Semana 5

Curso: Curso de introducción al análisis de datos con Python

Semana 6

Clase: Estadística 2

Clase: EDA 1

Semana 7

Clase: EDA 2

Semana 8

Clase: Visualización 1: Qué es la visualización

Clase: Visualización 2: Gráficos básicos

Semana 9

Clase: Visualización 3: Gráficos avanzados

Clase: Uso ético de datos

Semana 10

Clase: TALLER: Generar Dashboards

Clase: Introducción a Streamlit

Semana 11

Clase: Git para Ciencia de Datos

Clase: Deep Learning 1: Introducción a las neuronas artificiales

Clase: Deep Learning 2: Introducción a las redes neuronales convolucionales con TensorFlow y Keras

Clase: Lineamientos de proyecto final

Semana 12

Clase: Machine Learning 1: Resolviendo problemas prácticos

Clase: Machine Learning 2: Resolviendo problemas prácticos

Semana 13

Curso: Curso de introducción a Machine Learning

Semana 14

Clase: Crear un portafolio para un Científico de datos

¿Cuánto gana un científico de datos?

  • El sueldo promedio de una persona que trabaja en ciencia de datos es de: $1306 USD al mes.

Por qué vale la pena aprender Ciencia de Datos...

Desde empresas automotrices, hasta productos de software, casi todas las empresas del mundo están usando datos para mejorar sus procesos e innovar en sus productos.

Esto ha creado una fuerte demanda por personal especializado en procesar y darle sentido a la inmensa cantidad de información que tenemos disponible hoy en día.

Apple recolecta información de las personas para su posterior análisis y uso en la mejora de la salud y calidad de vida de sus usuarios.

Stripe es uno de los procesadores de pago más grandes del mundo, emplea ciencia de datos para detección de fraudes, predicción de ingresos para sus clientes, y métricas avanzadas para sus dashboards de uso

Desde recomendaciones personalizadas para sus usuarios, hasta la predicción de cuánta gente verá un show, Netflix genera miles de millones gracias a su trabajo en algoritmos de procesamiento de información.

Spotify analiza el audio crudo de las canciones para clasificar canciones basado en el tipo de música y así mejorar los resultados de su motor de recomendaciones

Este Bootcamp es para ti si te identificas con uno o más de los siguientes:

  • Eres un developer que quiere explorar el área de ciencia de datos.
  • Eres un aspirante a científico de datos que desea mejorar sus habilidades con profesores TOP.
  • Eres una persona de trasfondo matemático o estadístico que quiere aplicar sus conocimientos como científico de datos.
  • Eres una persona con fundamentos de programación que quiera abordar el mundo de la ciencia de datos.
  • Tienes conocimientos básicos de ciencia de datos y quieres consolidarlos y complementarlos con teoría y fundamentos estadísticos.

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