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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
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
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 ML 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! Apúntate a 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
Formación previa: prepárate para el curso
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 harás 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 harás en la práctica
- 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
- Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente
Machine Learning
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 harás 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
Deep Learning
¡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 harás 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
Machine Learning Engineering (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 harás 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
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 harás 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 Data Science!
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
Formación previa: prepárate para el curso
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 harás 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
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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 harás en la práctica
- 40 horas de ejercicios prácticos de consulta basados en datos reales
- Presentaciones individuales de resultados clave orientadas al cliente
Machine Learning
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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Lo que harás en la práctica
- Modelos de Machine Learning adaptados a tus ejercicios
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Deep Learning
¡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.
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- Datos no estructurados (imágenes, texto con Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
Lo que harás 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
Machine Learning Engineering (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
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- Docker y Fast API para el back-end
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Lo que harás 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
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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 harás 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 Weeks: ¡empieza tu carrera en Data Science!
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.
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Lo que harás en la práctica
- Mentoría individual
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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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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!
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-
"Si estás buscando una formación intensivo que ofrezca un plan de estudios completo, un ambiente inmejorable y un apoyo indefinido tras acabar la formación, ¡Le Wagon es tu sitio!"
Joseph Gulay
Ahora Analista de datos en Ernst & Young
-
"Es increíble todo lo que se puede aprender en tan solo 9 semanas. No solo en lo que se refiere a desarrollo web, ¡sino al crecimiento personal y a la capacidad de asumir retos!"
Carolina Cota
Ahora Desarrolladora back-end 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 la solución perfecta para iniciarse en el sector tecnológico y aprender una nueva habilidad de la mano de buenos profesores que te guían durante toda la formación. No hay que tener miedo de preguntar lo mismo tantas veces como sea necesario, ¡como yo lo hice!"
Ștefania-Ella Centea
Ahora Responsable de producto 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 Ciencia de Datos y la experiencia global fue aún mejor: el contenido de la formación y la plataforma de aprendizaje personalizada 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 junto a mis compañeros me hizo darme cuenta de lo mucho que habían mejorado mis habilidades. ¡Lo recomiendo sin duda!"
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 empezar 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 equipo de Le Wagon se asegura de que comprendes cada concepto, de que aprendes a utilizar correctamente las herramientas del Data Science y de que aprovechas de la experiencia al máximo."
Timothée Filhol
Ahora Data Scientist junior en Biofourmis
Orientación profesional
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"Elegimos a los alumnos de Le Wagon para nuestro equipo porque consideramos que el curso les forma no sólo técnicamente, sino que les enseña a ser autodidactas, a trabajar en equipo y a solucionar problemas. Empresas como Le Wagon son muy necesarias para fomentar la innovación en nuestro país. Yo misma soy una antigua alumna y estoy muy agradecida de que haya muchos más alumnos formados para este fin."
Riza Braga
Fundadora
HortaLab
-
"Le Wagon es, sin duda, la mejor opción que hemos encontrado cuando buscamos profesionales de alto potencial que inicien su carrera como desarrolladores. Sus alumnos están preparados para el mercado. Trabajan con proyectos reales y están al día con las últimas tecnologías y con las mejores prácticas en el desarrollo de software. Además, desarrollan la habilidad más importante que debe tener un ingeniero de software: la capacidad de aprender a aprender y, por lo tanto, se sienten cómodos enfrentándose a tareas nuevas y desafiantes."
Luciano Montezzo
Cofundador
99hunters
Financiación
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Cómo acceder a nuestro curso de Data Science
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Requisitos sugeridos
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.
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Opciones de pago y trámites previos
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Brasil ha sido reconocido en las clasificaciones internacionales por sus avances en la digitalización de los servicios públicos. Y esto lleva a conceder acceso público a uno de los mayores conjuntos de datos de información pública. Esto hace que Brasil sea uno de los mejores países para aprender Data Science, ya que hay mucha información que se puede tratar.
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