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Que desarrollamos junto con la industria y del que actualizamos constantemente los materiales. Por lo tanto, siempre son relevantes para el mercado.
Sprint 1 Python básico2 semanas
¡Tu introducción al mundo del análisis de datos! Conceptos clave y sintaxis básica en Python. Bucles, condiciones y funciones. La librería pandas para analizar datos. Tu primer estudio de caso analítico, seguido de tu primer proyecto. Capítulo 1. Introducción a tu futura profesión Capítulo 2. Variables, tipos de datos y operaciones aritméticas Capítulo 3. Strings Capítulo 4. Listas
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 2 Python básico (continuación)2 semanas
Continuarás tu viaje por los diccionarios de Python que se emplean comúnmente en el campo de los datos. Harás que tu código sea flexible y reutilizable mediante la creación de funciones. Capítulo 1. Bucles Capítulo 2. Sentencias condicionales Capítulo 3. Diccionarios Capítulo 4. Funciones
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Sprint 3 Manipulación de datos (Data Wrangling) 2 semanas
La librería Pandas para procesar datos. Compensación por datos imperfectos. Manejo de valores ausentes y duplicados. Capítulo 1. La librería Pandas Capítulo 2. Leer y visualizar datos Capítulo 3. Trabajar con valores duplicados y ausentes Capítulo 4. Filtrado de datos
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 4 Manipulación de datos (Data Wrangling) (continuación) 2 semanas
Cambiar tipos de datos. Identificar correlaciones y crear gráficos. Capítulo 1. Tipos de datos Capítulo 2. Ingeniería de características Capítulo 3. Transformación de datos Capítulo 4. Visualización de datos
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 5 Análisis estadístico de datos 3 semanas
Teoría de la probabilidad, distribuciones más comunes y métodos estadísticos en Python. Muestreo y significación estadística. Identificación y manejo de anomalías. Capítulo 1. Estadística descriptiva Capítulo 2. Teoría de la probabilidad Capítulo 3. Prueba de hipótesis
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 6 Proyecto del módulo 11 semana
Identificar patrones que te ayudarán a determinar si un videojuego concreto tendrá éxito comercial o no.
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Sprint 7 Herramientas de desarrollo de software3 semanas
Preparar el ecosistema de las herramientas de desarrollo. Aprender a utilizar la línea de comandos para acceder y manipular fácilmente archivos en tu computadora. Utilizar las herramientas de Git y GitHub. Profundizando en un Python más avanzado. Capítulo 1. Introducción a la línea de comandos Capítulo 2. Entornos de desarrollo Capítulo 3. Git y GitHub Capítulo 4. Python intermedio Capítulo 5. Entorno de desarrollo individual
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 8 Recopilación y almacenamiento de datos (SQL)2 semanas
Cómo se estructuran las bases de datos y cómo extraer datos de ellas mediante consultas SQL. Encontrar datos en línea. Capítulo 1. Recuperar datos de recursos en línea Capítulo 2. SQL como herramienta para trabajar con datos Capítulo 3. Funciones avanzadas de SQL para analistas Capítulo 4. Relaciones entre tablas Capítulo 5. Habilidades sociales (Soft skills)
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Sprint 9 Introducción al machine learning2 semanas
Dominar las nociones básicas del machine learning. Control de la librería scikit-learn para completar tu primer proyecto de machine learning. Capítulo 1. Entrenar tu primer modelo Capítulo 2. Calidad del modelo Capítulo 3. Mejora del modelo Capítulo 4. Pasar a la regresión
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 10 Aprendizaje supervisado2 semanas
Inmersión en el área más demandada del machine learning. Cómo ajustar los modelos de machine learning, mejorar las métricas y trabajar con datos desbalanceados Capítulo 1. Codificación y estandarización de datos Capítulo 2. Métricas de clasificación Capítulo 3. Clasificación desbalanceada Capítulo 4. Métricas de regresión Capítulo 5. Habilidades sociales (Soft skills
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 11 Aprendizaje automático en negocios2 semanas
Aplicar todo lo que has aprendido en ejercicios de negocio. Descubrir métricas de negocio, tests A/B, la técnica bootstrap y el etiquetado de datos. Capítulo 1. Métricas de negocio Capítulo 2. Implementar una nueva funcionalidad Capítulo 3. Recopilación de datos Capítulo 4. Habilidades sociales (Soft skills)
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Sprint 12 Proyecto del módulo 21 semana
Realizar un prototipo de un modelo de machine learning para ayudar a una compañía minera a desarrollar soluciones eficientes.
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Sprint 13 Álgebra lineal2 semanas
Examinar de cerca algunos de los algoritmos que ya has estudiado y comprender cómo aplicarlos. Obtener un enfoque práctico de los conceptos clave en álgebra lineal: vectores, matrices y regresiones lineales. Capítulo 1. Vectores y operaciones vectoriales Capítulo 2. Distancia entre vectores Capítulo 3. Matrices y operaciones matriciales Capítulo 4. Regresión lineal desde el interior
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 14 Métodos numéricos2 semanas
Analizar diferentes algoritmos que utilizan métodos numéricos y aplicarlos a ejercicios prácticos. Aprender sobre el descenso de gradiente, la potenciación del gradiente y la red neuronal. Capítulo 1. Análisis de algoritmos Capítulo 2. Descenso de gradiente Capítulo 3. Entrenamiento de descenso de gradiente Capítulo 4. Potenciación del gradiente Capítulo 5. Habilidades sociales (Soft skills)
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 15 Series temporales2 semanas
Explorar series temporales. Entender tendencias, estacionalidad y creación de características. Capítulo 1. Análisis de series temporales Capítulo 2. Pronóstico de series temporales
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 16 Aprendizaje automático para textos2 semanas
Aplicar el machine learning para datos de texto. Descubrir cómo convertir texto en números y cómo utilizar el modelo bolsa de palabras, TF-IDF, además de embeddings y BERT. Capítulo 1. Vectorización de textos Capítulo 2. Representaciones del lenguaje
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 17 Visión artificial2 semanas
Cómo manejar simples ejercicios de visión artificial utilizando redes neuronales preestablecidas y la librería Keras. Un rápido vistazo al aprendizaje profundo (deep learning). Capítulo 1. Redes totalmente conectadas Capítulo 2. Redes neuronales convolucionales Capítulo 3. Habilidades sociales (Soft skills)
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 18 Aprendizaje no supervisado1 semana
Descubrir qué hacer cuando no tienes las características de la variable objetivo. Realizar ejercicios de agrupamiento (clustering) y buscar anomalías. Capítulo 1. Clustering Capítulo 2. Detección de anomalías
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Sprint 19 Proyecto final2 semanas
Utilizar todo lo que has aprendido en un bootcamp de dos semanas que simula la experiencia de trabajo de un científico de datos junior.
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Realizarás tareas típicas de científico de datos en distintos ámbitos empresariales. Por ejemplo, predecir la cantidad de oro extraído de la mena, analizando datos históricos para una empresa minera.
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Es totalmente completo de principio a fin, y no importa las dudas que tengas, sabes que puedes contar con el personal de Practicum y con tus compañeros para resolverlas.
Andrés Garza
Data Scientist, estudiante
México
Lorenza-Diaz
Lo que más llamó mi atención fue que no tenía un tiempo infinito para terminar, sino que tenía un plazo y debía cumplir con entregas puntuales, lo que me obliga a terminar sí o sí.
Lorenza Díaz
Data Scientist, estudiante
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Adrian-Villalobos
De repente te das cuenta que has aprendido mucho sin que realmente haya sido difícil.
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Estoy muy confiada de que los proyectos que podré añadir a mi portafolio me distinguirán de los demás aplicantes.
Alexandra Alcantara Guardado
Data Scientist, estudiante
México
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