Curso de iniciación a la ciencia de los datos y la analítica
Proporcione a sus alumnos las habilidades y los conocimientos necesarios para liderar el análisis de datos y la innovación digital en el lugar de trabajo actual.

Formación profesional para el futuro

Según los informes, el rápido ritmo de digitalización de las empresas es entre 20 y 25 veces más rápido de lo que se creía posible, lo que ha provocado un aumento de la brecha de competencias de la mano de obra y un déficit de candidatos cualificados en análisis de datos y otros sectores. Tecnologías como la inteligencia artificial están generando cada vez más datos, pero esos datos no significan mucho si las organizaciones no pueden analizarlos eficazmente.

Aquí es donde entran los científicos y analistas de datos para identificar y resolver problemas complejos que no siempre son visibles para el ojo no entrenado. Tener la aptitud necesaria para ser un profesional de los datos de éxito se deriva de la formación adecuada para llevar al alumno a lo largo de su carrera. Los estudiantes inscritos en el Bootcamp de Ciencia de Datos y Análisis de ThriveDX aprenden métodos para gestionar y analizar grandes conjuntos de datos, incluyendo la gestión de datos, la estadística y la probabilidad, y la inteligencia artificial, para estar a la vanguardia de la innovación basada en datos.

Esquema del programa de ciencia de los datos y análisis

El Bootcamp Profesional de Ciencia de Datos y Análisis está diseñado para estudiantes de cualquier formación profesional que tengan una fuerte afinidad por las soluciones técnicas, disfruten de los aspectos del diseño conceptual y visual, y busquen formas creativas de resolver problemas. El programa proporciona a los alumnos las habilidades y la experiencia práctica que las empresas buscan en los profesionales de datos cualificados. Esto garantiza que los alumnos completen el programa con una sólida cartera de GitHub de proyectos del mundo real que demuestren que están preparados para incorporarse a la fuerza de trabajo y contribuir a la capacidad de una empresa para resolver problemas complejos.
En las primeras 30 horas, los alumnos se introducen en los temas básicos de la ciencia de los datos y la analítica, como los fundamentos de la informática y el ciclo de vida de los datos. Los participantes en el curso tendrán la oportunidad de aprender los fundamentos de un cuaderno Jupyter e interactuar con un conjunto de datos Titanic. Sacarán los materiales del proyecto de un repositorio de GitHub y lo recorrerán en un cuaderno de Google Colaboratory. Los estudiantes pueden esperar completar tres proyectos más a lo largo del resto del programa para añadirlos a sus portafolios personales.
Los alumnos se familiarizan con SQL, un lenguaje muy utilizado para consultar bases de datos. Utilizando SQL, los alumnos importarán datos a las bases de datos, consultarán datos, unirán datos, filtrarán y ordenarán datos, crearán vistas y exportarán datos. Además, los alumnos se inician en el diseño de bases de datos y aprenden a gestionar sus propias bases de datos.
Este curso pretende ilustrar a los alumnos sobre cómo se utilizan la estadística y la probabilidad en la toma de decisiones empresariales. Este curso ayuda al alumno a construir una base sólida en estadística descriptiva, probabilidad condicional y técnicas avanzadas de modelización. Se utiliza Microsoft Excel para proporcionar una aplicación práctica a las discusiones teóricas. Los alumnos desarrollan la capacidad de abordar problemas del mundo real desde una perspectiva analítica con confianza.
Los alumnos descubren el poder de una historia y cómo desarrollar un arco argumental en torno a sus objetivos de datos. El éxito de la comunicación de los datos depende de la audiencia de las partes interesadas y de los puntos de la historia que hablan de sus necesidades y expectativas. Los alumnos siguen manteniendo el hilo de la historia de los datos a lo largo de toda la aventura de la gestión de datos, ya que enmarcan sus objetivos de datos con un propósito.
Este proyecto permite a los alumnos explorar sus habilidades en las áreas de estadística, Excel, SQL y narración de datos. Los alumnos son capaces de demostrar su capacidad para limpiar y manipular un conjunto de datos. Además, los alumnos realizan un análisis estadístico avanzado de los datos utilizando estadísticas de resumen, regresión lineal y modelización. Por último, los alumnos integran sus visualizaciones y conocimientos en una historia de datos coherente para presentarla a sus compañeros de clase. El proyecto de análisis de datos es revisado formalmente por el equipo docente. Los alumnos incorporan sus proyectos en su portafolio de GitHub.
Los alumnos exploran los conceptos fundamentales de la programación y cómo estructurar sus análisis. Los temas incluyen conceptos básicos de programación como expresiones, tipos de datos, variables, funciones, bucles y matrices. Los estudiantes practican sus habilidades de codificación a través de la construcción de código altamente estructurado y mantenible utilizando cuadernos Jupyter.
Los estudiantes desarrollan habilidades de manejo de datos básicos mediante la ampliación de sus habilidades de programación en Python. Los alumnos exploran una serie de procesos de análisis de datos, desde la obtención, conservación e importación de datos hasta el análisis exploratorio de datos, las técnicas de limpieza de datos y las técnicas de visualización de datos. A continuación, los estudiantes amplían su caja de herramientas mediante el uso de software estándar de la industria para automatizar los procesos de manipulación de datos.
Los alumnos exploran la dinámica y los principios visuales para producir visualizaciones de datos eficaces que muestren las partes más importantes de los datos a los interesados de forma clara y simplificada.
Partiendo de los conocimientos adquiridos en el curso anterior de SQL y bases de datos, este curso amplía las habilidades del alumno en la programación de SQL y cubre temas como los procedimientos almacenados, las funciones, las expresiones comunes de tablas (CTE) y la optimización de las consultas. Los alumnos también desarrollan scripts ETL y pipelines de datos combinando el uso de SQL y Python.
Este proyecto se centra en el desarrollo de la capacidad del alumno para obtener, transformar, investigar y presentar datos a lo largo del ciclo de vida de un proyecto de datos. Los alumnos demuestran su capacidad para construir conductos de datos y organizar los datos en un formato utilizable para la visualización y el análisis de datos. Los alumnos presentan sus informes y hallazgos a sus compañeros de clase y luego incorporan sus proyectos en su portafolio de GitHub. El equipo de instrucción revisa los proyectos en este hito.
Los alumnos se basan en los conceptos de comunicación visual aprendiendo a utilizar las herramientas de inteligencia empresarial más populares de la industria para crear análisis y visualizaciones perspicaces. Los alumnos también desarrollan y aplican las mejores prácticas para la elaboración de informes, gráficos y cuadros de mando de manera que puedan aplicarse en cualquier aplicación de inteligencia empresarial.
En este curso, los alumnos examinan los conceptos y métodos básicos utilizados para el big data y el IoT, incluidas las características del big data, el almacenamiento de datos, los lagos de datos, la virtualización de datos y los servicios de infraestructura de datos basados en la nube. Los alumnos se basan en sus conocimientos previos de Python utilizando PySpark para acceder a big data y crear modelos de análisis.
Los alumnos analizan una variedad de casos de uso en un contexto empresarial para determinar los métodos de aprendizaje automático apropiados para aplicar. Mediante una serie de clases y laboratorios de Python, y utilizando cuadernos Jupyter, los alumnos investigan y aplican algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados, como la clasificación, la agrupación, las reglas de asociación y la previsión de series temporales. A continuación, los alumnos exploran varios métodos avanzados, como el procesamiento del lenguaje natural, las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
Tras una introducción a la IA creada por el aprendizaje automático en el módulo anterior, los alumnos exploran una variedad de servicios de IA en la nube preempaquetados que ofrecen proveedores líderes como Microsoft, Amazon y Google. La IA proporciona una experiencia de análisis de datos más específica, ya que produce una mayor cantidad de información a través de diversas aplicaciones de visión por ordenador, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y robótica.
Los alumnos se enfrentan al reto de presentar sus conocimientos y visualizaciones de datos con claridad y facilidad a diversos tipos de interesados. Aprenden a organizar las visualizaciones de datos en torno a un objetivo y a integrar un arco argumental para mantener el interés de su audiencia. Los alumnos trabajan en su propio proyecto individual que incorpora las habilidades y conocimientos adquiridos a lo largo del programa. Este hito culmina con una presentación final del proyecto que aprovecha sus habilidades de análisis de datos, narración de datos y presentación. Por último, los alumnos comparten su trabajo subiendo sus proyectos terminados a sus carteras de GitHub.
Los alumnos se integran con el Servicio de Carreras Profesionales y el plan de estudios de la carrera para adquirir los conocimientos y las habilidades para tener éxito en el mercado de trabajo digital. Esta preparación garantiza que los estudiantes posean las herramientas para aplicar fácilmente a las oportunidades en el campo.

TESTIMONIOS

Su experiencia de nuestros conocimientos.

Por qué elegir ThriveDX

1.

RECAPACITAR PARA EL TRABAJO DE HOY

Los estudiantes reciben la formación dinámica y práctica de la ciencia de los datos necesaria para mejorar sus conjuntos de habilidades en consonancia con las demandas de los empleadores de hoy en día. Los servicios profesionales están integrados en el programa para que los alumnos estén preparados para la transición a las carreras digitales en este gratificante campo.

2.

LISTO PARA LA CERTIFICACIÓN

El ThriveDX Data Science & Analytics Bootcamp proporciona a sus alumnos las habilidades aplicables a las certificaciones reconocidas por la industria, incluyendo el Microsoft Certified: Data Analyst Associate, IBM Data Analyst Professional Certificate, y IBM Data Science Professional Certificate.*

3.

CAPACITAR A LA MANO DE OBRA DIGITAL

Como su socio educativo, ThriveDX está aquí para proporcionar servicios de inscripción y admisión, apoyo de marketing y combinación de talentos para que usted pueda centrarse en lo que importa: cultivar una fuerza de trabajo digital que prospere.
* Aunque el plan de estudios abarca gran parte de los conocimientos necesarios para obtener buenos resultados en los exámenes de la industria, este programa no es un programa de preparación de exámenes, en el que el objetivo principal es el rendimiento del alumno en el examen. El programa está diseñado para enseñar los conocimientos más demandados por la mano de obra actual. Los exámenes de certificación no se realizan como parte del programa y requieren costes adicionales no incluidos en la matrícula.

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