Bootcamp de Especialización

IA & Big Data

Nuevo Módulo

LLMs

Gratis Formación Online

Backend Python

Adquiere nuevas habilidades y aprende

Machine Learning Data Analysis LLMs Visualización de Datos MLOps + DataOps Arquitectura Big Data ETL +  EDA

y realiza prácticas en un entorno real guiadas y tutorizadas por profesionales expertos.

0
Semanas
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Horas
0
Docentes expertos

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¿Qué vas a
conseguir?

  • Conocerás el sector de la Inteligencia Artificial y sus diferentes ramas de actuación.
  • Crear arquitecturas eficientes para el flujo de datos.
  • Recolectar y analizar los datos de múltiples fuentes para tomar decisiones.
  • Identificar problemas reales y solucionarlos con Inteligencia Artificial.
  • Especialízate en un perfil cada vez más necesario y demandado.

Contenido de la formación

En este módulo introductorio del curso, los estudiantes tendrán la oportunidad de sumergirse en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y Big Data. A través de una combinación de teoría y ejemplos prácticos, los estudiantes aprenderán cómo la IA y el Big Data están transformando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos con el mundo.

Comenzando por una exploración de los conceptos fundamentales de la IA y el Big Data, los estudiantes aprenderán sobre las técnicas y algoritmos más importantes utilizados en la industria. También se discutirán los desafíos éticos y sociales asociados con la implementación de la IA y el Big Data.

Los estudiantes asimilarán en este módulo una comprensión sólida de los principios fundamentales de la IA y el Big Data, así como de las aplicaciones prácticas de estas tecnologías en el mundo real. Además, estarán preparados para explorar temas más avanzados en módulos posteriores del curso.

En este módulo, los estudiantes tendrán la oportunidad de aprender uno de los lenguajes de programación más importantes y útiles en el mundo de la ciencia de datos: Python. A través de una combinación de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes adquirirán una comprensión sólida de los fundamentos de Python y su aplicación en el análisis de datos.

A medida que avancen, se centrarán en temas más avanzados como la manipulación de datos, la visualización y el análisis de datos con Python. Además, los estudiantes también tendrán la oportunidad de trabajar en proyectos prácticos en los que aplicarán sus habilidades de programación en Python para resolver problemas del mundo real. A lo largo del módulo, los estudiantes también recibirán una visión general de las herramientas de Python más importantes para el análisis de datos, como Pandas, Numpy y Matplotlib.

En este módulo, los estudiantes explorarán el fascinante mundo del web scraping en el contexto de la ingeniería de datos. El web scraping es una técnica utilizada para extraer datos de sitios web y transformarlos en un formato estructurado para su posterior análisis.

A través de una combinación de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán cómo diseñar y desarrollar soluciones de web scraping efectivas. Se explorarán temas como la identificación de fuentes de datos, la selección de herramientas y técnicas de extracción de datos, y la limpieza y transformación de los datos extraídos.

Además, los estudiantes también aprenderán sobre las mejores prácticas para el scraping ético y responsable, y se discutirán los desafíos y consideraciones éticas asociados con la extracción de datos de sitios web. Utilizamos herramientas como requests, selenium o beautifulsoup.

Al final del módulo, los estudiantes tendrán una comprensión sólida de los fundamentos del web scraping y estarán equipados con las habilidades necesarias para diseñar y desarrollar soluciones de web scraping efectivas en el contexto de la ingeniería de datos. Este módulo proporcionará una base sólida para los estudiantes que deseen continuar en el campo de la ciencia de datos y la ingeniería de datos en módulos posteriores del curso.

En este módulo, los estudiantes explorarán las arquitecturas Big Data utilizadas para manejar grandes volúmenes de datos en organizaciones de todo el mundo. A través de una combinación de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes adquirirán una comprensión profunda de las arquitecturas Big Data y las herramientas utilizadas para manejarlas.

Los estudiantes comenzarán aprendiendo sobre las características y desafíos de Big Data, así como sobre las arquitecturas Big Data tradicionales, como Databricks y Spark. A medida que avancen en el módulo, los estudiantes explorarán arquitecturas más modernas, como Lambda y Kappa, y aprenderán sobre herramientas y técnicas importantes para el manejo de Big Data, como Apache Kafka y Apache Cassandra.

En este módulo, los estudiantes explorarán la disciplina de la exploración y visualización de datos. A través de una combinación de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes adquirirán una comprensión sólida de cómo visualizar datos y descubrir patrones y relaciones ocultas.

Los estudiantes comenzarán aprendiendo sobre los principios fundamentales de la exploración y visualización de datos, incluyendo las diferentes técnicas de visualización y cómo elegir la visualización adecuada para diferentes tipos de datos. A medida que avancen en el módulo, los estudiantes también aprenderán sobre herramientas y técnicas importantes para la exploración y visualización de datos, como matplotlib o seaborn.

En el módulo 6, los estudiantes explorarán el campo del Business Intelligence, donde aprenderán a utilizar técnicas de análisis de datos para mejorar la toma de decisiones empresariales. A través de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán a identificar oportunidades de mejora, recopilar y preparar datos para el análisis y presentar los resultados de manera efectiva

Además, aprenderán a utilizar herramientas y técnicas como SQL, Power BI y Tableau para realizar análisis de tendencias, pronósticos y análisis de varianza. Este módulo les proporcionará una base sólida para continuar en el campo del Business Intelligence.

En el módulo 7, los estudiantes explorarán el campo del Machine Learning, donde aprenderán a desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender de los datos, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. A través de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes adquirirán habilidades importantes en el desarrollo de modelos de Machine Learning utilizando bibliotecas de Python como Scikit-learn y PyTorch. 

Al final del módulo, los estudiantes tendrán una comprensión sólida de los principios fundamentales del Machine Learning y estarán equipados con las habilidades necesarias para desarrollar modelos de Machine Learning efectivos en el mundo real.

Los estudiantes explorarán el emocionante campo del Deep Learning, que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos de aprendizaje profundo. A través de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes adquirirán habilidades importantes en el desarrollo de modelos de Deep Learning utilizando bibliotecas de Python como TensorFlow y Keras

Al final del módulo, los estudiantes tendrán una comprensión sólida de los principios fundamentales del Deep Learning y estarán equipados con las habilidades necesarias para desarrollar modelos de Deep Learning efectivos en el mundo real.

Sumérgete en el mundo de los modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo. Aprenderás cómo los modelos de lenguaje generativos han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, como ChatGPT, y cómo utilizarlos en aplicaciones prácticas.

En el módulo de Introducción al MLOps, los estudiantes explorarán la implementación, monitoreo y gestión de modelos de Machine Learning en producción. A través de lecciones teóricas y proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán las mejores prácticas y herramientas utilizadas en la implementación de modelos de Machine Learning en entornos empresariales.

Usaremos herramientas como Docker, Git, MLFlow, GitHub Actions. Al final del módulo, los estudiantes tendrán una comprensión sólida de los principios fundamentales de MLOps y estarán equipados con las habilidades necesarias para implementar y gestionar modelos de Machine Learning en producción.

En este curso, los estudiantes tendrán la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos y habilidades de ciencia de datos a través de un proyecto realista y desafiante. Trabajarán en equipos para identificar oportunidades de mejora de datos y aplicar modelos de Machine Learning en situaciones del mundo real. El proyecto final les permitirá demostrar su capacidad de trabajo en equipo, comunicación efectiva y aplicación efectiva de la ciencia de datos, además de recibir retroalimentación del instructor y compañeros. Al final del curso, contarán con un proyecto sólido para su portafolio y estarán preparados para destacar ante futuros empleadores, integrando de manera integral sus conocimientos en un proyecto práctico y emocionante.

Descárgate nuestro temario completo para saber más

¿A quién va dirigido?

Pre-requisitos:

  • Conocimientos de GNU/Linux y terminal bash
  • Conocimientos fundamentales de Python
  • Conocimientos de SQL y NoSQL

Perfil del estudiante:

  • Empresas que son conscientes de la necesidad de formar a empleados de su equipo IT, para implementar un departamento de Datos e Inteligencia Artificial para mejorar sus propios procesos
  • Sysadmins que quieran especializarse en arquitecturas pensadas en gran volúmenes de datos.
  • Desarrolladores que quieran implementar modelos de inteligencia artificial en sus aplicaciones y crear flujos de información para ser analizados a posteriori.
  • DevOps que quieran mejorar sus procedimientos con Inteligencia Artificial o sacar información de sus log de una forma inteligente.

Equipo Docente

Manuel Lemos, Director del Bootcamp en IA y Big Data

Manuel S. Lemos

Director del Bootcamp

Docente y AI Developer
VicePresidente ANBAN

Natalia Gavaldá

Data Engineer
and Analyst

Germán Molina

Director de Dataly y
Socio de Milmoh

Teresa García

Desarrolladora y científica de datos
en Indizen-Scalian Group

Antoni Sanjuán, Docente en el Bootcamp Online en IA y Big Data

Antoni Sanjuán

Senior Data Architect
en Latency

Alejandro Fuster

AI developer en
Voicemod

Irene Sansano

Experienced Technician
en Bluetab an IBM Company

Ángel Delgado

Machine Learning Engineer
en Paradigma Digital

Jesús Mejía, Docente en el Bootcamp Online en IA y Big Data

Jesús Mejía

Data Engineer | Big Data | Cloud Services en Minsait-Indra

Dirección Académica

Alba Muñoz

Coordinadora de Formación y Responsable de Atención. al Alumnado

Jose Marín

Responsable
Académico

Linkedin-in
Mati Acosta, Atención al Alumnado en GeeksHubs Academy

Mati Acosta

Atención al Alumnado

Próximas convocatorias

IV Edición

22 marzo 2024

Masterclass en directo viernes y sábados

vie. 15:00 - 20:00
sáb. 9:00 - 14:00

¡Última plaza!

III Edición

27 octubre 2023

Masterclass en directo viernes y sábados

vie. 15:00 - 20:00
sáb. 9:00 - 14:00

Precio

3.400

Matrícula incluida

fracciónalo en cuotas sin intereses

Detalles de la formación

Precio

3.400

500€ de matrícula

fracciónalo en cuotas sin intereses

Detalles de la formación

Financiación ISA

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La opción de financiación educativa que ha ganado protagonismo en la industria tecnológica es el Acuerdo de Ingresos Compartidos, conocido como ISA por sus siglas en inglés, como una alternativa preferible a los préstamos tradicionales.

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MASTERCLASS GRATUITA

Introducción a la IA generativa

David Villalón
Cofundador y Chief AI Officer en Clibrain

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David Villalón

Cofundador y Chief AI Officer en Clibrain

Experiencias de nuestro alumnado

4,6
4.6/5
Una experiencia apasionante y enriquecedora
Una experiencia apasionante y enriquecedoraCarlos Sancho -SRE/DevOps en Blue Trail
Leer más
Superó mis expectativas. Fue una experiencia apasionante y enriquecedora que valió totalmente la pena.
Aprendiendo un montón de cosas nuevas y resolviendo las dudas que nos van surgiendo
Aprendiendo un montón de cosas nuevas y resolviendo las dudas que nos van surgiendoRaquel Gil
Leer más
Estoy participando en el bootcamp de ia & big data y hasta ahora estoy muy contenta con el curso. Aprendiendo un montón de cosas nuevas y resolviendo las dudas que nos van surgiendo.
La calidad de las clases es altísima
La calidad de las clases es altísimaDavid S.
Leer más
La calidad de las clases es altísima, los profesores que imparten los contenidos son geniales y saben perfectamente lo que enseñan, es realmente agradable y motivador estudiar y aprender con ellos. Sin duda alguna para repetir una y otra vez para seguir creciendo profesionalmente con ellos.
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Preguntas frecuentes

Sí, desde GeeksHubs Academy hemos querido adaptar nuestro bootcamp en IA & Big Data presencial a una formación completamente online pero sin perder la esencia de poder vivirla compartiendo la experiencia en directo con tus compañeros y profesores. Así pues, cada clase será en directo para que puedas preguntar tus dudas a tus profesores y hablar con tus compañeros.
Es tan fácil como completar la solicitud con tus datos y nos pondremos rápidamente en contacto contigo. Agendaremos una entrevista para conocer tus intereses y ayudarte a alcanzar tu objetivo.
Necesitarás conocimientos de GNU/Linux y terminal bash, fundamentos en Python y conocimientos de SQL y NoSQL
Debes de identificarte con alguna de estas situaciones:

· Empresas que son conscientes de la necesidad de formar a empleados de su equipo IT, para implementar un departamento de Datos e Inteligencia Artificial para mejorar sus propios procesos.

· Sysadmins que quieran especializarse en arquitecturas pensadas en gran volúmenes de datos.

· Desarrolladores que quieran implementar modelos de inteligencia artificial en sus aplicaciones y crear flujos de información para ser analizados a posteriori.

· DevOps que quieran mejorar sus procedimientos con Inteligencia Artificial o sacar información de sus log de una forma inteligente.
En GeeksHubs Academy hemos creado un bootcamp 100% online con Masterclass en directo cada viernes y sábado en el que adquirás conocimientos para creas arquitecturas eficientes para el flujo de datos, recolectar y analizar los datos de múltiples fuentes para tomar decisiones de negocio, identificar problemas y solucionarlos con Inteligencia Artificial. Estamos totalmente comprometidos con tu formación, por eso hemos diseñado un programa adaptado a las necesidades actuales de las empresas con profesores que son profesionales de alto nivel en activo.
El horario está adaptado al horario laboral para que puedas compaginar tu trabajo con tu formación. Además, al tratarse de una formación online puedes conectarte desde cualquier lugar a la hora de la Masterclass y pondremos a tu disposición la documentación que aporte cada profesor en nuestra plataforma formativa. Y si algún día no puedes conectarte las sesiones se grabarán para verlas luego o poder repasar la clase con el experto.

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