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Intensivo Data Science

Aprende las tecnologías demandadas en proyectos de Data Science

DevAcademy convoca el programa formativo en Data Science para profesionales que quieran incorporarse en proyectos y retos tecnológicos sobre Machine Learning y Deep Learning.

Dale un giro a tu carrera profesional o empieza en una de las áreas más prometedoras del sector tecnológico. Gracias a este programa podrás aprender las tecnologías de forma práctica y guiada por profesionales experimentados.

practico

Aprende de forma práctica

calendario

2 semanas (tardes)

group

Grupos reducidos

diploma

Incorpórate al mundo laboral

Detalle del programa formativo

Los planes formativos intensivos están especialmente diseñados para todos los perfiles, pensando especialmente en aquellos que quieran iniciarse en Data Science como por ejemplo:

  • Los que quieren cambiar de profesión
  • Los recién graduados que quieren empezar su carrera en el área de Data Science
  • Los que quieren promocionar dentro de su empresa con nuevos skills
  • Emprendedores que buscan adquirir habilidades para crear un mínimo producto viable

En caso de que quieras iniciar tu carrera o darle un giro, DevAcademy te ayuda a través de su departamento de RRHH a incorporarte a nuevos retos profesionales en grandes compañías. Te podremos ayudar en:

  • Gestión de ofertas que se ajustan a tu perfil profesional
  • Análisis de motivaciones y deseo de posición laboral del candidato.
  • Asesoramiento personalizado y consultoría de recursos humanos: Te ayudamos con tu CV, en las entrevistas de trabajo y hacemos un seguimiento personalizado sobre la evolución profesional.
  • Contamos con una Red de empresas clientes con puestos vacantes a los que te ayudaremos a optar como profesional del Big data a puestos ajustados a tus conocimientos

1.Introducción al aprendizaje automático

  • Definición y flujo de un proceso de Machine Learning
  • Tipos de aprendizaje automático
  • Aprendizaje supervisado vs no supervisado
  • Problema del sobreentrenamiento
  • Ecosistema de librerías básicas en proyectos Machine Learning

2. Librerías de Python para proyectos de Data Science

  • Numpy, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow ,Keras y PyTorch
  • Introducción y despliegue de Anaconda
  • Python desde CLI
  • IDEs: PyCharm, Spyder
  • Notebooks: Jupyter

3. Manipulación de Datasets

  • Importación y exportación (CSV, JSON, XLS y otros formatos)
  • Conexiones a bases de datos
  • Ordenando y filtrando datos
  • Unión de datos
  • Operaciones de agregación
  • Funciones lambda
  • Estadísticas básicas
  • Tratamiento de missings
  • Normalización y estandarización
  • Reducción dimensional
  • Conceptos de pivoting

4. Librerías de visualización de datos con Python: Matplotlib, Bokeh y Seabron

5. Machine Learning práctico con Scikit-Learn

  • Introducción a scikit-learn
  • Datasets sklearn
  • Métricas para evaluar la precisión
  • Algoritmos de Machine Learning en scikit-learn
  • Introducción a métodos de selección de variables y performance
  • Hands-On Python: Feature-Selection
  • Hands-On Python: Cross-Validation
  • Hands-On Python: Optimización
  • Hands-On Python: Dimensionality reduction

6.Introducción a modelos supervisados para problemas de regresión

  • Ajuste por mínimos cuadrados: Ridge, Lasso, Elastic Net.
  • Hands-On Python : Regresión

7. Introducción a modelos supervisados para problemas de clasificación:

  • Regresión logística
  • Hands-On Python : Clasificación
  • Introducción a k-vecinos

8. Introducción a máquinas de soporte vectorial (SVM)

  • Tipos: Clasificación y Regresión
  • Tipos de funciones Kernel
  • Consejos prácticos
  • Hands-On Python : SVC
  • Hands-On Python : SVR
  • K-NN como algoritmo de clasificación supervisada
  • Hands-On Python : KNeighborsClassifier

9. Introducción a los árboles de decisión

  • Tipos: Clasificación, Regresión
  • Consejos prácticos
  • Hands-On Python : DecissionTreeClassifier
  • Hands-On Python : DecissionTreeRegressor

10. Introducción a los árboles de decisión

  • Hands-On Python: RandomForestClassifier
  • Hands-On Python: RandomForestRegressor

11. Introducción a modelos combinados:

  • Hands-On Python: AdaBoostClassifier
  • Hands-On Python: AdaBoostRegressor

12. Introducción a modelos de aprendizaje no supervisados:

  • Clustering: K-Means

13. Gradient Boosting algorithms (XGBoost):

  • Hands-On Python: Librería XGBoost
  • Hands-On Python: GradientBoostingClassifier
  • Hands-On Python: GradientBoostingRegressor
  • Hands-On Python: Feature Selection con XGBoost
  • Hands-On Python: Sobreentrenamiento
  • Hands-On Python: Callbacks

14. Introducción a H2O:

  • Hands-On Python: Classifier
  • Hands-On Python: Regressor
  • Hands-On Python: AutoML

15. Redes neuronales para aprendizaje supervisado (Keras y PyTorch)

  • Hands-On Python: MLP
  • Hands-On Python: Redes Neuronales Convolucionales
  • Hands-On Python: Redes Neuronales Recurrentes
  • Hands-On Python: Ajuste de parámetros
  • Hands-On Python: Sobreentrenamiento
  • Hands-On Python: Callbacks

16. Redes neuronales para aprendizaje no supervisados (Keras y PyTorch):

  • Hands-On Python: Self Organizing Maps
  • Boltzmann Machine: Self Organizing Maps
  • Hands-On Python: Autoencoder

Caso práctico guiado 1: Problema de regresión.

Caso práctico guiado 2: Clasificación de imágenes.

Compatibiliza la formación con los horarios laborales. Las fechas son:

  • Fechas en 2 semanas de lunes a jueves
    • Semana del 2 al 5 de Julio.
    • Semana del 9 al 12 de Julio.
  • Horario: 16:00hrs – 21:00hrs

Nuestras instalaciones son accesibles a través del Metro: Línea 2 o Línea 5 Ventas

Nuestra dirección: Calle Colomer, 18

DevAcademy surgió de la comunidad de profesionales y desarrolladores. Sabemos que es importante estar con la comunidad y participar activamente en ella, saber qué es lo que necesitan los #Devs y poder ser ágiles en la creación o desarrollo de nuestros planes formativos.

DevAcademy es una comunidad de expertos y entusiastas de tecnologías innovadoras creada con el fin de fomentar el conocimiento práctico y ágil en las mismas.

En DevAcademy seleccionamos los mejores profesionales para que transmitan los mejores conocimientos prácticos y reales sobre las tecnologías que imparten

El precio del programa intensivo de 40horas

600€ (Hasta el 15 de Junio)

Becas: En caso que seas estudiante y/o parado, puedes consultar nuestras becas. Escríbenos a info@devacademy.es

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