Bootcamp en Data Science & AI

Imparte:

EPITECH
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Barcelona
  • Precio:
    4.900€ - Precio de promoción 2.900€
  • Comienzo:
    Mayo 2026
  • Lugar:
    C/Joan Miró 21
    Barcelona 08005
    España
  • Horario:
    De lunes a jueves, de 17h a 21h.
  • Condiciones:
    Opciones de financiación disponibles.
  • Otras Convocatorias:

Se trata de un programa intensivo de corta duración (10 semanas) diseñado para formar a profesionales de principio a fin en el ámbito del análisis de datos.
Está estructurado en 6 módulos de los cuales destaca: la introducción a las herramientas técnicas principales que se utilizan para la gestión y representación de datos, así como el aprendizaje de manejo de herramientas y plataformas impulsadas por IA con esta finalidad.

El Bootcamp en Data Science & AI cuenta con la colaboración de Michael Page y su iniciativa SheTechs, dedicada a impulsar el talento femenino en el sector tech. Esta iniciativa permite a las participantes del programa tener acceso privilegiado a la amplia red de contactos y recursos de Michael Page. Además, recibirán orientación personalizada y apoyo en la búsqueda de empleo al finalizar el programa. Esta es una ocasión única las que sueñan con una carrera exitosa en el campo de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.

Colaborador: Michael Page para orientación laboral y acceso a vacantes.

Está pensado para aquellas personas que quieran dar un giro a su carrera profesional, adquirir nuevos conocimientos o potenciarlos (de 24 a 50 años).

Fundamentos de datos:
Introducción a los datos y al Data Science
Casos reales de uso de datos
Disponibilidad y preparación de datos
Ejemplos de innovación en Data Science
Arquitectura de datos y plataformas de datos

Herramientas técnicas:
Estadísitcas, funciones y algoritmos
Programación en Python e introducción a DevOps
Herramientas ETL
Bases de datos: AWS Cloud, SQL, Spark, MongoDB
APIs y fuentes públicas de datos

Analítica de datos:
Gestión de datos con Python
Transformación y normalización de datos
Visualización: garantizar un rendimiento óptimo
Plataformas: AWS, Oracle, Microsoft

Visualización de datos:
PowerBI & Tableau
Visualización de datos con Python
Cuadros de mando y análisis de conjuntos de datos

Inteligencia Artificial:
Machine Learning: análisis de regresión, Scikit-learn avanzado
Machine Learning Ops (MLOps)
Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa

Gestión de proyectos y proyecto final:
Herramientas de gestión de proyectos
Proyecto final de Data Science

¡Infórmate ahora sin compromiso!

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