Información sobre el curso
Domina las habilidades fundamentales de un científico de datos en solo unas pocas semanas.
Herramientas de análisis de datos
Dominarás las herramientas esenciales de los analistas de datos: Python como base fundamental, SQL para la realización de consultas y Jupyter Notebooks para la visualización.
Python
SQL
Jupyter
Matplotlib
Ciencia de la decisión
Sacarás el máximo partido de las estadísticas para elaborar análisis avanzados y tomar decisiones empresariales fundamentadas: conclusiones estadísticas, pruebas de hipótesis, regresión lineal múltiple e intervalos de confianza.
Pandas
Numpy
Statsmodels
Machine Learning y Deep Learning
Conocerás de primera mano los flujos de trabajo del Machine Learning y Deep Learning (preparación de datos, selección de modelos, evaluación y ajuste) y comprenderás los conceptos matemáticos y las implementaciones numéricas que hay detrás de los modelos.
Scikit-Learn
Tensorflow
Google Compute
Ingeniería de Machine Learning y proyectos en equipo
Empaquetarás tus modelos en código Python replicable que podrás entrenar con Big Data en la nube mediante máquinas virtuales y bases de datos online. Supervisarás y volverás a entrenar los modelos cuando sea necesario y harás que sean accesibles mediante API.
Git
Docker
MLflow
FastAPI
¡Puedes empezar GRATIS! Anótate a un Workshop Online sobre desarrollo web, Data Science o diseño UX.
Lo que aprenderás en la práctica
Aprenderás Data Science a través de 6 módulos, ya sea a tiempo completo durante 2 meses o a tiempo parcial durante 6 meses.
Tendrás la oportunidad de aprender Data Science a través de 6 módulos.
Trabajo de preparación: ¡prepárate para empezar el bootcamp!
40h
Una vez te hayamos confirmado la admisión en el curso, recibirás alrededor de 40 horas de contenido formativo en línea seleccionado específicamente por Le Wagon que te resultará intuitivo e interactivo. Esta formación previa te dará las bases que necesitas en Python y en matemáticas antes de empezar el curso.
- Configurar tu equipo de trabajo (notas, editor de texto...)
- Uso de Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo.
- Aprender los fundamentos de Python.
- Aprender fundamentos matemáticos (¡aprenderás de forma divertida e intuitiva!)
Lo que harás en la práctica
- 40 horas de tutoriales en línea.
- Recursos seleccionados por Le Wagon para aprender las bases fundamentales.
Análisis de datos
80h
Aprende Python para Data Science: extrae datos de bases de datos relacionales, manipula matrices de datos y crea visualizaciones. Comprende los conceptos fundamentales de las matemáticas para el análisis de datos, como estadística y álgebra lineal.
- Extrae datos de archivos, webs o API
- Manipula datos con Python, Pandas y Numpy
- Consulta y almacena datos con SQL y Google Big Query
- Visualiza con Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn y Plotly
Lo que construirás en la práctica
- Una base de datos construida a partir de librerías en línea con la técnica scraping
- Análisis avanzado de rendimiento en el fútbol en SQL
- Panel visual conectado a API del mercado bursátil
Ciencia de la decisión
40h
Ponte en el lugar de un consultor de datos y aprende a gestionar la fase de preparación de información obtenida a partir de una gran base de datos. Saca conclusiones mediante la interpretación de resultados estadísticos basados en modelos de regresión lineal múltiple, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.
- Modelos estadísticos de regresión lineal/logística múltiple
- Empaquetado y programación con lenguaje orientado a objetos en Python
- Presentaciones en Notebook con gráficos interactivos
Lo que construirás en la práctica
- 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
- Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente
Aprendizaje automático
80h
Implementa los flujos de trabajo del Machine Learning con Scikit-Learn (preparación de datos, desarrollo de funcionalidades, selección de modelos, evaluación y reajuste) y comprende las intuiciones matemáticas y las implementaciones numéricas de modelos del ML.
- Librerías Scikit-learn y XGBoost
- Aprendizaje supervisado (lineal, KNN, máquina de soporte vectorial, árboles de decisión, ensembles...)
- Aprendizaje no supervisado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
- Datos estructurados (tabulares, series temporales con SARIMAX...)
- Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
Lo que construirás en la práctica
- Modelos de Machine Learning adaptados a tus ejercicios
- Ejercicios que combinan procesamiento de datos y predicciones de modelos
- Modelos de compresión de imágenes mediante la agrupación de colores
- Algoritmos de detección de spam
- Modelo de predicción sobre el coste de viviendas
Aprendizaje profundo
40h
¡Descubre la magia que hay detrás del Deep Learning! Comprende la arquitectura de las redes neuronales (neuronas, capas, estructuras de datos) y sus parámetros (activaciones, pérdidas, optimizadores). Construye tus propias redes neuronales (densas, recurrentes o convolucionales) para trabajar con imágenes, secuencias y textos. Aprende cómo reutilizar y transferir información de modelos ya entrenados a partir de investigaciones abiertas. Atrévete con codificadores automáticos, procesamiento de datos por lotes y entrenamiento de GPU.
- TensorFlow
- Keras
- Google Colab
Lo que construirás en la práctica
- Red neuronal densa para la detección de transacciones fraudulentas
- Transferencia de aprendizaje para la clasificación de imágenes
- Codificadores automáticos para la compresión de imágenes y eliminación de ruido
- Redes recurrentes para la previsión del tiempo
- Word embedding para el análisis de opiniones o autocompletado de textos
Ingeniería de aprendizaje automático (MLOps)
40h
Convierte tus mejores modelos en paquetes de Python replicables que podrás entrenar con Big Data en la nube mediante máquinas virtuales y bases de datos online. Supervisa el rendimiento de tus modelos al recibir nuevos datos, vuelve a entrenarlos cuando sea necesario y expón sus predicciones mediante API o páginas web.
- VS code y línea de comandos
- Entrenamiento con Google Cloud, Virtual Machines, SSH
- MLflow y Prefect para grafos acíclicos dirigidos
- Docker y Fast API para el back-end
- Streamlit para el front-end
Lo que construirá en la práctica
- Modelo de ML para predecir tarifas de taxis entrenado con Big Data en la nube con GPU
- Panel web visual que muestre predicciones en tiempo real (en gráficos, mapas, etc.)
- Modelos entrenados en producción capaces de mejorar automáticamente
Semanas de proyectos
80h
La fase de proyectos es la última etapa del curso. Colabora de forma eficiente en equipos de 3-4 personas en un proyecto real de Data Science en el que podrás liderar tu propia idea o participar en la idea de otro compañero. Utiliza repositorios de datos abiertos (iniciativas estatales, Kaggle, Papers with Code, etc.) o aporta una base de datos propia. Recibe apoyo de nuestros profesores expertos en todo momento y haz realidad tu idea.
Lo que construirás en la práctica
- Una aplicación basada en un modelo de predicciones que presentarás en vivo
- Un análisis exhaustivo de un conjunto de datos
- Una réplica de las últimas investigaciones en IA con modelos de datos
Career Week: ¡empieza tu carrera en la ciencia de datos!
Conoce a expertos en Data Science que trabajan en start-ups o grandes empresas, prepara tu currículum y haz entrevistas de prueba para prepararte para encontrar trabajo. Profundiza en temas fundamentales sobre el sector.
- Prepárate para la búsqueda de empleo
- Únete a una red de más de 19.000 antiguos alumnos y más de 985 colaboradores
Lo que hará en la práctica
- Mentoría individual
- Revisión de tu CV y tu carta de presentación
- Preparación de entrevistas técnicas
Dónde estudiar
¿Dónde te gustaría estudiar Data Science?
Le Wagon tiene presencia en más de 45 lugares en todo el mundo para aprender Data Science. Elige el mejor para ti.
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Te contamos el objetivo de la preparación previa
Te mostramos el plan de estudios organizado por semanas
Te explicamos nuestra metodología
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Consigue que te contraten en las mejores empresas tecnológicas
Le Wagon te ayuda a conseguir el trabajo de tus sueños. Nuestro equipo te guía al final del curso.
985+
alumnos contratados por nuestros colaboradores
93 %
de alumnos trabajando
3 meses
de media para encontrar trabajo
Ingreso
Cómo ingresar a nuestro Bootcamp en Data Science
Nuestro curso de Data Science es completo y muy intenso. Pero no te preocupes, si no cumples con los requisitos recomendados, ¡te ayudaremos a cumplirlos!
1
Requisitos recomendados
Programación: tendrás que sentirte cómodo con datos y variables, condiciones, bucles, funciones y estructuras de datos.
Matemáticas: necesitarás un nivel de matemáticas de bachillerato, lo que significa que te sentirás cómodo con funciones, derivadas y sistemas de ecuaciones lineales.
2
Una entrevista con nuestro equipo
Una vez hayas solicitado la matrícula, nos pondremos en contacto contigo para programar una entrevista de 30 minutos. Hablaremos de tu proyecto profesional y de tu motivación.
3
Un cuestionario técnico
Realizarás un cuestionario para evaluar tus conocimientos en programación y matemáticas y entender cuál es tu nivel actual.
4
Opciones de pago y trámites previos
El último paso consistirá en encontrar la opción de financiación más adecuada para ti. Después, ya podrás empezar con la formación de 40 h de iniciación al curso.
Plantea todas tus preguntas a nuestros asesores tus preguntas a nuestros asesores
¿Sólo tiene una pregunta?
OPCIONES DE FINANCIACION
Encuentra la mejor opción de financiación para tus estudios
El costo no debería ser un obstáculo para acceder a tus estudios. Por eso, trabajamos constantemente para buscar nuevas formas de financiación con el fin de facilitarte los pagos.
F.A.Q.
Una vez termines nuestro curso, tendrás acceso a nuestros servicios de orientación profesional.
Nuestro equipo te ayudará a prepararte para entrevistas tecnológicas, a conocer a los mejores reclutadores locales y a conectar con otros estudiantes.
También tendrás acceso a una guía completa para iniciar tu carrera tecnológica al terminar el curso. Así, podrás crearte un portfolio, prepararte para entrevistas técnicas, beneficiarte de nuestra comunidad de 10.000 alumnos y de una infinidad de canales en Slack en los que recibirás ofertas de trabajo y oportunidades de proyectos.
Nuestro equipo te pondrá en contacto con las personas correctas en función de tus objetivos y conocerás a alumnos que volverán para compartir sus experiencias tras el curso, te inspirarán y te contarán cómo encontraron trabajo, cómo montaron su empresa o cómo arrancaron su carrera por cuenta propia.
Estos son algunos de nuestros servicios de orientación profesional:
- Eventos de networking, ferias de trabajo, talleres profesionales y eventos con antiguos alumnos o reclutadores tecnológicos
- Mentorías con nuestro Talent Manager o con antiguos alumnos locales
- Recursos como nuestra guía profesional
- Acceso a nuestra red de socios de contratación a través de nuestra newsletter
- Nuestra Career Week con talleres prácticos donde te enseñaremos a crear tu portfolio y recibirás charlas inspiradoras
Para apuntarte al curso debes tener más de 18 años. Puedes enviar tu solicitud con 17 años si cumples los 18 antes de empezar el curso.
Los científicos de datos se dedican a extraer información de grandes conjuntos de datos para darle sentido a lo que se está obteniendo mediante un lenguaje de programación. Su trabajo consiste en utilizar inteligencia artificial y modelos estadísticos para reconocer estos conjuntos de datos, recopilarlos, limpiarlos y analizarlos para identificar patrones y tendencias.
Esto es útil para empresas o sectores académicos ya que con esa información y análisis les ayudan a tomar mejores decisiones para el bien de la organización.
Esto es útil para empresas o sectores académicos ya que con esa información y análisis les ayudan a tomar mejores decisiones para el bien de la organización.
Curso de Desarrollo web
No hace falta que tengas conocimientos técnicos para apuntarte al curso. Solo esperamos tres cosas de nuestros estudiantes: motivación, curiosidad y ganas de conocer gente nueva. Si crees que encajas con este perfil, ¡nos encantará que formes parte del curso si pasas el proceso de selección!
Curso de Data Science
Para hacer el curso de Data Science, necesitas contar con conocimientos básicos de programación y matemáticas.
- ¿Qué nivel de programación debo tener? Debes sentirte cómodo con datos y variables, condiciones, bucles, funciones y estructuras de datos como matrices y diccionarios (también llamados hashes en algunos lenguajes de programación). Si ya conoces estos conceptos en otros lenguajes de programación distintos de Python (como Ruby, JavaScript, C++, etc.), ¡ya tienes los requisitos necesarios!
- ¿Qué nivel de matemáticas debo tener? Para poder apuntarte al curso de Data Science, también deberás contar con un nivel mínimo de matemáticas y estar familiarizado con los conceptos estudiados en el instituto. Deberás sentirte cómodo con funciones, derivadas y sistemas de ecuaciones lineales. Para ponerte al día, te daremos una formación previa antes de empezar el curso para refrescar todos estos conceptos, así como aprender conocimientos más avanzados sobre álgebra y estadística.
Mucho más que un curso intensivo.
Forma parte de una red tecnológica global de por vida.
Al elegir Le Wagon, te unes a una comunidad de apoyo de antiguos alumnos, profesores y reclutadores del sector tecnológico. Tendrás acceso de por vida al material del curso y a las ofertas de trabajo compartidas por nuestra red.
18.000
graduados(as)
45
centros de formación
1500
profesores expertos en tecnología
93.000
miembros de meetup
¿Necesitas más información sobre nuestro curso de Data Science?
Te contamos el objetivo de la preparación previa
Te mostramos el plan de estudios organizado por semanas
Te explicamos nuestra metodología
Descarga el plan de estudios del Curso de Data Science
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