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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! Guarda tu lugar en un seminario web en directo sobre desarrollo web, Data Science o diseño UX.
Cómo es nuestro curso de Data Science
Conoce nuestro plan de estudios semana a semana
Trabajo de preparación: ¡prepárate para empezar el bootcamp!
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.
- Configuración de tu entorno de aprendizaje (notas, editor de texto...)
- Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo
- Fundamentos de Python
- Fundamentos de matemáticas (¡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
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 construirá 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
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 construirá en la práctica
- 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
- Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente
Aprendizaje automático
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 construirá 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
¡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.
- 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 construirá 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)
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
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 construirá 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
Semana de la Carrera: ¡empieza tu carrera en la ciencia de los 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 15.000 antiguos alumnos y más de 985 colaboradores
Lo que harás en la práctica
- Mentoría individual
- Revisión de tu CV y tu carta de presentación
- Preparación de entrevistas técnicas
Trabajo de preparación: ¡prepárate para empezar el bootcamp!
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.
- Configuración de tu entorno de aprendizaje (notas, editor de texto...)
- Terminal, Git y comandos básicos de tu sistema operativo
- Fundamentos de Python
- Fundamentos de matemáticas (¡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
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 construirá 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
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 construirá en la práctica
- 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
- Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente
Aprendizaje automático
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)
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- Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
Lo que construirá en la práctica
- Modelos de Machine Learning adaptados a tus ejercicios
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- Modelos de compresión de imágenes mediante la agrupación de colores
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- Modelo de predicción sobre el coste de viviendas
Aprendizaje profundo
¡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.
- 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 construirá 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)
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
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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
- Word embedding para el análisis de opiniones o autocompletado de textos
Proyectos en línea
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 construirá 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
Semanas profesionales: ¡empieza tu carrera en la ciencia de los 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
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Lo que harás en la práctica
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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
4.98 / 5
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Un programa intensivo que acelera
tus habilidades tecnológicas en solo unas semanas
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Tras el programa, obtendrás el título de Desarrollador de Inteligencia Artificial por Le Wagon (certificado RNCP - nivel 6 EUR), un equivalente a Bac +3/4.
Después de todo tu duro trabajo, obtendrás un diploma en ciencia de datos que completa tu currículum y hace que tu currículum sea aún más atractivo!
Profesores apasionados, metodología práctica y desarrollo de habilidades reales para cada sector
- Aprende en grupos reducidos: 1 profesor por cada 7 alumnos
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- Resuelve todas tus dudas al instante para avanzar a un ritmo rápido
- Accede de por vida a la plataforma de aprendizaje de Le Wagon
- Diseña y presenta un proyecto final en equipo
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-
"Si estás buscando un bootcamp que ofrezca un plan de estudios completo, un gran ambiente de aprendizaje y un increíble apoyo profesional después del bootcamp, entonces Le Wagon es para ti."
Joseph Gulay
Ahora Analista de datos en Ernst & Young
-
"Es impresionante todo lo que se aprende en sólo 9 semanas, no sólo el desarrollo web, sino también cómo desafiarse a sí mismo y crecer como persona."
Carolina Cota
Ahora Desarrollador de backend en N26
-
"Sólo dos meses después de terminar el Bootcamp, conseguí mi primer trabajo como ingeniero de software junior. Eso no habría sido posible sin el increíble apoyo profesional del personal de Le Wagon."
Mathieu Longé
Ahora Ingeniero de software en 99designs
-
"Le Wagon es una gran manera de entrar en la tecnología y aprender una nueva habilidad con buenos profesores para apoyar su viaje y definitivamente no seas tímido para hacer 100 preguntas como lo hice yo."
Ștefania-Ella Centea
Ahora Gestor de productos junior en ASDA
-
"Después de 3 años trabajando en la banca de inversión, decidí actualizar mis conocimientos con algunas herramientas que pudiera utilizar para cualquiera que fuera mi próximo reto profesional."
Ayelen Klas
Ahora Director de Crecimiento y Operaciones en Razor Group
-
"Esperaba mucho de Le Wagon para mi formación en Data Science y la experiencia global fue aún mejor: los contenidos de la formación y la plataforma de aprendizaje a medida estaban realmente bien estructurados y toda la gente de Le Wagon muy servicial."
Josselin Grouas
Ahora Consultor de gestión de datos/IA en IBM
-
"La complejidad del proyecto final que llevé a cabo con un equipo de compañeros me hizo ver cuánto mejoraron mis habilidades durante el bootcamp. Lo recomiendo encarecidamente."
Rafael Knabben
Ahora Analista de calidad de datos en ResearchGate
-
"Le Wagon realmente cambió mi vida con la codificación. Viniendo de un entorno de ventas, me permitió adquirir los conocimientos técnicos para comenzar una carrera de desarrollador."
Isabelle Ferrier
Ahora Desarrollador web en amlconsult GmbH
-
"Estuve escribiendo código, limpiando datos y construyendo pipelines de datos con fluidez. También me gusta mucho el hecho de que Le Wagon esté aquí para ayudarte en tu búsqueda de empleo después del bootcamp."
Cyril Aubry
Ahora Analista de datos Jr. Analista de datos en N26
-
"En 9 semanas, Le Wagon me transformó de guionista de televisión a desarrollador y me ayudó a encontrar no sólo un trabajo de ensueño, sino una verdadera carrera de ensueño: una en la que me siento valorado, bueno en lo que hago, y trabajo desde donde mejor me convenga."
Martinho Hoffman
Ahora Desarrollador de Python en Zyte
-
"Los profesores de aquí son muy pedagógicos, todos se toman el tiempo necesario para asegurarse de que los alumnos entienden los conceptos clave, traen ejemplos concretos para ayudar. Estaban dispuestos a explicar y reexplicar, sin contar su tiempo."
Jordan Luong
Ahora Desarrollador Full-stack en Shippio
-
"El personal de Le Wagon se asegurará de que comprendas todos los conceptos, aprendas a utilizar correctamente las herramientas de Ciencia de Datos y saques el máximo partido a esta increíble experiencia."
Timothée Filhol
Ahora Científico de datos junior en Biofourmis
Orientación profesional
Consigue el trabajo de tus sueños con la ayuda de nuestro equipo
Te daremos un asesoramiento personalizado, asistirás a ferias de empleo, te ayudaremos a prepararte para entrevistas de trabajo y te pondremos en contacto con reclutadores.
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de Data Science están haciendo ahora
Testimonios de los empleadores
-
"Hemos contratado a algunos increíbles ex alumnos de Le Wagon en varios puestos tecnológicos: datos, productos, operaciones e ingeniería. Es un gran campo de entrenamiento para preparar a los mejores talentos tecnológicos."
Jean-Charles Samuelian-Werve
Cofundador y Director General
Alan
-
"La mayoría de nuestros desarrolladores y gestores de productos proceden de Le Wagon. Le Wagon se ha convertido en un socio estratégico clave que ayuda a Skello a contratar grandes talentos tecnológicos."
Quitterie Mathelin-Moreaux
CEO
Skello
-
"Lo que me gusta especialmente de los perfiles de datos que salen del Vagón es que tienen una base técnica bastante completa que les permite aprender muy rápidamente. Además, suelen estar reciclados y vienen con una experiencia previa que les permite trabajar bien con todas las líneas de negocio de la empresa, especialmente con las no técnicas, como el marketing o las finanzas."
Guillemette Maillère
Getaround
-
"Lo que nos gusta de los perfiles que salen del Vagón es que pueden estar seguros de muchos temas diferentes. Tenemos fuertes retos de contratación y los eventos del Vagón son la oportunidad perfecta para descubrir perfiles muy interesantes."
Virginie Coville
Luko
-
"Lo que nos gusta de la comunidad de Le Wagon es que los perfiles son realmente completos y capaces de proyectarse rápidamente en el aspecto operativo. La opinión de la comunidad es realmente positiva sobre las personas que salen de Le Wagon, lo que también es un buen punto."
Quentin Lallemand
Libeo (Ex-Swile)
Financiación
¿Necesitas ayuda con la financiación?
Descubre cómo financiar tu curso y si cumples con los requisitos.
- Paga en cuotas - Distribuye los pagos de tu matrícula.
- Financiación con ayuda pública - Tu bootcamp financiado por fondos y subsidios del gobierno.
- Préstamos - Solicita un préstamo con uno de nuestros socios.
- Becas - Benefíciese de programas de impacto social y descuentos para comunidades específicas.
Matrícula
Cómo acceder a nuestro curso de 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.
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Por qué deberías estudiar Data Science en Nantes
Nantes, galardonada con el sello French Tech Capital, es conocida por su ecosistema digital, rico en eventos, formaciones, incubadoras y estructuras de aceleración de startups... Cada vez son más los editores de software y las empresas de servicios digitales que se desarrollan o instalan aquí, como Doctolib, Gens de Confiance y Lydia.
Nantes ofrece numerosos paseos a pie y en bicicleta a lo largo de sus tres ríos (Sèvre, Loira, Erdre). La ciudad también cuenta con numerosos parques y espacios verdes que permiten a grandes y pequeños respirar el aire puro.
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