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BOOTCAMP
Título
Data Science
Modalidad
Virtual
+ acompañamiento del especialista
Duración
300
horas
Horario
Dos días entre semana
6 PM a 8 PM
¿Por qué
estudiar este curso intensivo?
</p>
Lograrás desempeñarte como analistas de datos y científico de datos en una amplia variedad de sectores. Contarás con una comprensión de las herramientas y técnicas necesarias para analizar y manipular datos, así mismo crear modelos predictivos y clasificatorios. Aprenderáa a manipular, analizar y visualizar datos con Pandas, Matplotlib, Seaborn y otras bibliotecas de Python, así como también a realizar estadísticas básicas para el análisis de datos.
¡No te quedes atrás!
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¿ Por qué estudiar en IBERO ?
Experiencia
Estamos operando como academia de programación desde el año 2014 capacitando a más de 8.000 personas.
Cierre de brecha de género
Le apostamos a que más mujeres hagan parte del sector. A hoy en nuestros cursos, 1 de cada 3 estudiantes es una mujer.
Aliados
Hemos trabajado con multilaterales, fundaciones, federaciones, empresas de tecnología y empresas en general en la formación de capacitaciones tecnológicas.
Cobertura Geográfica
Hemos formado a personas en más de 43 municipios de Colombia, Chile, España, Ecuador, Estados Unidos, Australia y Cánada.
El 85% de nuestros estudiantes están empleados o han creado su propio negocio.
Nuestros bootcamps están diseñados para que personas sin conocimientos previos puedan aprender a programar.
Desde Ceros
Empleo
Modalidades
Ofrecemos 3 modalidades. Presencial, Online en Vivo (en tiempo real) y Virtual Asistido (actividades asincrónicas + sincrónicas con apoyo de docentes). Nuestro virtual asistido se realiza mediante tecnología de punta y plataformas diseñadas para la prestación de educación superior.
Somos la única academia de programación que cuenta con un sello de una institución de educación superior - Corporación Universitaria Iberoamericana. Nuestros estudiantes reciben 2 certificaciones. 1 por la academia, 1 por la universidad.
Certificación
Por estudiar en IBERO tendrás acceso a
Tienes acceso por 1 año a una plataforma de ingles para que aprendas o mejores idealmente tu inglés. El inglés es crucial en el mundo de la tecnología.
Acompañamiento en procesos laborales con aliados especializados.
Acceso a una plataforma para fortalecer las habilidades transversales mejor valoradas por el mercado laboral.
Crearás tu propio repositorio de proyectos para sustentar tu experiencia con empresas.
1
- Introducción a Python y análisis de datos
-Terminal (Powershell y Unix).
-Intro a GIT y GitHub
-Intro a Python: variables y tipos de
datos, listas y tuplas.
-Intro a Python: Operadores y
condicionales
-Controladores de flujo, diccionarios y
conjuntos
-Lectura de archivos (JSON, XML, CSV y
XSLX).
-Intro a Numpy y lectura de imágenes
Plan de estudios
Al finalizar este bootcamp sabrás
Administrar información y datos de forma automática e inteligente.
Administrar proyectos colaborativos en repositorios OpenSource como GitHub.
Identificar y programar Python como herramienta para el análisis de datos.
Utilizar la consola/terminal para actualizar las librerías y crear máquinas virtuales de Python.
Presentar pruebas laborales en desarrollo de data science o análisis de datos.
Uso de modelos de IA (inteligencia artificial) para predicciones.
Aplicación de métodos de limpieza, manipulación y estructuración de datos.
P.J. No. 0428 del 28 de Enero de 1982 - MEN. Vigilada Ministerio Educación. Todos los derechos reservados.
Al finalizar este curso
Analista de Datos
Machine learning developer
Consultor de Datos
Cientifico de Datos
Programador Junior
podrás aplicar a vacantes tales como
2
- Fundamentos de SQL.
-PostgreSQL.
-SQLServer
-ETL.
-Conexión SQLAlchemy
-Psycopg2
-Matplotlib.
-Seaborn.
-Plotly.
-Folium.
-Cloropeth y animaciones
-Fundamentos Dash.
-Mapas.
-Callbacks
3
- Estadística y modelo lineal
-A/B testing
-Modelo lineal
-Aprendizaje Supervisado vs. no
supervisado
-Regresión logística.
-Naive Bayes.
-Árboles de decisión.
-K-Means
-Validación de modelos
-Cross validation.
-Regularización
Título
Data Science
Modalidad
Virtual
+ acompañamiento del especialista
Duración
300
horas
Horario
Dos días entre semana
6 PM a 8 PM
¿Por qué estudiar este curso intensivo?
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Es uno de los cargos más demandados en el mundo. Este Bootcamp (curso intensivo de programación) ofrece todas las herramientas, lenguajes y técnicas para ejercer como
programador web full stack, dominar el frontend, el backend y bases de datos.
Data
Science Virtual Asistido
O si quieres emprender tu propio negocio estarás en la capacidad de crear tus propios sitios y aplicaciones web
Al finalizar este curso
Machine learning developer
Consultor Junior
Cientifico de Datos
podrás aplicar a vacantes tales como
Programador Junior
O si quieres emprender tu propio negocio estarás en la capacidad de crear tus propios sitios y aplicaciones web
Analista de Datos
1
--Introducción a Python y análisis de datos
-Terminal (Powershell y Unix).
-Intro a GIT y GitHub
-Intro a Python: variables y tipos de
datos, listas y tuplas.
-Intro a Python: Operadores y
condicionales
-Controladores de flujo, diccionarios y
conjuntos
-Lectura de archivos (JSON, XML, CSV y
XSLX).
-Intro a Numpy y lectura de imágenes
Plan de estudios
2
- Fundamentos de SQL.
-PostgreSQL.
-SQLServer
-ETL.
-Conexión SQLAlchemy
-Psycopg2
-Matplotlib.
-Seaborn.
-Plotly.
-Folium.
-Cloropeth y animaciones
-Fundamentos Dash.
-Mapas.
-Callbacks
- -Estadística y modelo lineal.
-A/B testing
-Modelo lineal
-Aprendizaje Supervisado vs. no
supervisado
-Regresión logística.
-Naive Bayes.
-Árboles de decisión.
-K-Means
-Cross validation.
-Regularización
-
3
4
- Intro a NLP
-Notación básica.
-Manejo de texto.
-Tokenización y normalización de texto.
-Procesamiento de texto
-Corrección ortográfica.
-Stemming y lemas.
-Resumen de texto.
-Extracción n-grams
-Redes neuronales
-ANN.
-Fundamentos y arquitectura de redes.
-CNN.
-Transformers
- Intro a NLP
-Notación básica.
-Manejo de texto.
-Tokenización y normalización de texto.
-Procesamiento de texto
-Corrección ortográfica.
-Stemming y lemas.
-Resumen de texto.
-Extracción n-grams
-Redes neuronales
-ANN.
-Fundamentos y arquitectura de redes.
-CNN.
-Transformers
