Bootcamp de Data Science (Le Wagon)

Características del programa
🏛️ Institución: Le Wagon
🧠 Área: Big Data
📚 Tipo de curso: Bootcamps
🎓 Tipo de título: Título Propio
💻 Formato: Online,Presencial
Bootcamp de Data Science (Le Wagon) 1 Bootcamp de Data Science (Le Wagon) precio Precio: Desde 6.900 €
📅 Duración: 2/6 meses
Descripción

Un temario muy completo y orientado a la práctica, un equipo de expertos a tu disposición, máxima flexibilidad en la elección de formatos y recursos para el empleo. ¡Le Wagon te lo ofrece todo! Y los números hablan por sí solos: sus empresas colaboradoras han contratado a más de 1000 alumnos y el 93% encuentra trabajo en una media de tres meses.

Te contamos lo más destacado del programa.

1. Los contenidos que necesitas para convertirte en un profesional

En el curso abordarás:

  • Herramientas de análisis de datos: Python, SQL y Jupyter Notebook.
  • Ciencias de la decisión para sacar el máximo partido a las estadísticas, con herramientas como Pandas, Numpy o Statsmodels.
  • Aprendizaje automático y profundo con Scikit-Learn, Tensorflow y Google Compute.
  • Ingeniería de ML y proyectos en equipo con Git, Docker, MLFlow y FastAPI.

2. Una metodología práctica y efectiva

Con conferencias, ejercicios prácticos a resolver en común, sesiones de programación interactiva y asistencia en línea permanente por parte del profesorado.

3. Máxima flexibilidad

Pocos centros de formación se adaptan mejor a ti:

  • A tiempo completo durante dos meses.
  • A tiempo parcial durante seis meses.

Puedes combinar las clases en línea con las presenciales en Barcelona.

4. Todos los recursos a tu disposición

Asesoramiento personalizado, asistencia a ferias de empleo, ayuda con la preparación de entrevistas y contacto con reclutadores.

¿En qué consiste el programa?

  • Formación previa.
    Configuración de tu entorno de aprendizaje (notas, editor de texto...)
    Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo
    Fundamentos de Python
    Fundamentos de matemáticas

  • Análisis de datos.
    Extrae datos de archivos, webs o API
    Manipula datos con Python, Pandas y Numpy
    Consulta y almacena datos con SQL y Google Big Query
    Visualiza con Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn y Plotly

  • Ciencia de la decisión.
    Modelos estadísticos de regresión lineal/logística múltiple
    Empaquetado y programación con lenguaje orientado a objetos en Python
    Presentaciones en Notebook con gráficos interactivos

  • Machine Learning.
    Librerías Scikit-learn y XGBoost
    Aprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles...)
    Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
    Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX...)
    Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)

  • Deep Learning.
    TensorFlow
    Keras
    Google Colab

  • Machine Learning Engineering (MLOps).
    VS code y línea de comandos
    Entrenamiento con Google Cloud, Virtual Machines, SSH
    MLflow y Prefect para grafos acíclicos dirigidos
    Docker y Fast API para el back-end
    Streamlit para el front-end

  • Proyectos.
    Colaboración en equipos de tres o cuatro personas para desarrollar un proyecto de Data Science

  • Career Week.
    Mentoría individual
    Revisión de tu CV y carta de presentación
    Preparación de entrevistas técnicas


  • ¿Qué salidas profesionales tiene?

    • Analista de datos
    • Arquitecto/a de datos
    • Científico/a de datos
    • Ingeniero/a IA
    • Consultor/a Big Data
    • Desarrollador/a Big Data

    ¿Dispone de becas y financiación?

    • Pago a plazos.
    • Préstamos estudiantiles.
    • Becas de impacto social y descuentos para grupos minoritarios.
    • Financiación (ISA) o acuerdo de ingresos compartidos.