NUEVO: Bootcamp de Data Science y MLOps: de cero a producción

Primer BOOTCAMP asistido por IA

📆 Inicio: 07/03/2023

Aprende a trabajar con datos, crear modelos predictivos, disponibilizarlos y comienza en el mundo de Data Science.

Tendrás a Atenea, tu IA que te guiará en tu aprendizaje en todo momento y también contarás con soporte de nuestros instructores a través de nuestra comunidad.

#Data Science #Python

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Python
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Descripción

En este bootcamp, te enseñaremos a utilizar Python para manipular, procesar y analizar grandes conjuntos de datos.

Aprenderás a realizar la preparación de los datos y su análisis exploratorio; y los modelos de machine learning de clasificación, regresión y clustering para extraer información valiosa de los datos y tomar decisiones informadas.

Te enseñaremos cómo implementar y administrar esos modelos en producción a través del enfoque MLOps.

Certifícate, te recomendamos y comienza tu carrera en Data Science

Se entrega certificados de finalización y de aprobación.

El bootcamp incluye un proyecto integrador que te permitirá ser recomendado/a por nosotros a las empresas con las cuales trabajamos.

NUEVO: Bootcamp de Data Science y MLOps: de cero a producción
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1

Introducción a Ciencia de Datos desde 0

¿Qué es la ciencia de datos, machine learning e IA? ¿Para qué se utilizan?

¿Cómo se encara un proyecto utilizando machine learning?

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2

Repaso de SQL para Ciencia de Datos

Revisión de los elementos, operadores y sentencias de SQL fundamentales para el rol de data scientist.

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3

Análisis Exploratorio de Datos

Primer acercamiento a tus datos para comprender un dataset.

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4

Preparación de Datos

Tratamiento de los datos para aprovecharlos al máximo y evitar a conclusiones erróneas.

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5

Modelos de clasificación, regresión y clustering

Explora los modelos más usados en machine learning para explicar y predecir comportamiento.

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6

MLops

Aprende qué es MLOps y por qué es importante al momento de llevar nuestros modelos a producción.

Conoce diferentes herramientas y tecnologías para desplegar tu solución.

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7

Validación de modelos

Conoce cómo validar tus modelos de machine learning.

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8

Github y Docker para Data Scientists

Qué es y cómo utilizar Github y Docker para proyectos de machine learning.

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9

Creación de un producto mínimo viable (MVP)

Cómo crear una solución que sea funcionalmente útil, que aporte valor al negocio y resuelva un problema.

Preguntas frecuentes

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¿Cuánto dura el bootcamp?

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¿Cuáles son las modalidades de pago?

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¿Qué conocimientos tengo que tener?

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¿Qué tecnologías se verán en el curso?

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¿El contenido sirve para ambientes laborales?

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¿Cómo es la modalidad?

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¿Incluye soporte?

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¿Cuánto tiempo tendré acceso?

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¿Qué me puedo descargar?

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¿Puede mi empresa/empleador pagar mi bootcamp?

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Testimonios

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Instructor del Curso

Pablo Casas
Director de planes

Pablo Casas

Creador de la Escuela de Datos Vivos. Ingeniero en Sistemas UTN. Se dedica al mundo de datos desde 2007 y es Data Scientist hace más de 10 años; 1er Data Scientist en Auth0 en su etapa startup. Dictó clases en UTN y UBA. Divulgador y referente de IA en Argentina, dicta charlas en instituciones educativas y sector privado de más de 8 países.Participó en TEDxUTN. Escribió un libro gratuito en español (“Libro vivo de Ciencia de Datos” y en inglés, premiado por RStudio). Creador de librerías opensource en Python y R.
Perfil de Linkedin
Carlos Bustillo
Creador de contenido

Carlos Bustillo

Ingeniero en mecatrónica de la Universidad de Cuyo, es Researcher & Developer especializado en Computer Vision con gran pasión por Python. Se ha desempeñado en el desarrollo de sistemas en Procesamiento de Imágenes y Visión por Computadora para distintas empresas en América Latina. Trabajando en campos diversos como ser Ingeniería Nuclear, Topografía, Retail & Marketing, Peritaje y más. Es Microsoft Learn Student Ambassador. Divulgador y Speaker sobre Computer Vision para diferentes eventos en Latam. Es co-autor del libro "Marte: Pasado, Presente y Futuro".
Perfil de Linkedin
Andrés Ríos
Instructor del bootcamp

Andrés Ríos

Senior Machine Learning & Data Scientist (Autodidacta) con más de 7 años de experiencia, especializado en Audio Content y negocios Fintech. Apasionado por la creación de productos y la entrega de valor al negocio a través de los datos. Desde la validación de una hipótesis hasta la puesta en producción de modelos que automatizan procesos. Actualmente forma parte de la startup latinoamericana Beek.io como Data Scientist.
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