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.
La digitalización de las empresas está aumentando a un ritmo 20 a 25 veces más rápido de lo que se creía posible, lo que está provocando un aumento de la brecha de competencias de la mano de obra déficit de candidatos cualificados en análisis de datos y otros sectores. Sin profesionales cualificados en analítica de datos que puedan evaluar con eficacia y precisión la creciente cantidad de datos generados por las herramientas de inteligencia artificial, las organizaciones se verían abocadas a luchar por saber qué hacer con las métricas de rendimiento y las tareas de acción para mantener el éxito continuado.
Afortunadamente, aquí es donde entran en juego los científicos de datos y los analistas de datos para identificar, analizar y resolver problemas complejos mediante el análisis estadístico y numérico de los datos. Los analistas de datos profesionales están capacitados para ver patrones en los datos que no son visibles a simple vista. Armados con la formación adecuada, los alumnos de ThriveDX en el Bootcamp de Ciencia de Datos y Analítica exploran 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.
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 profesionales cualificados de la ciencia de los datos y en analistas de datos. Esto garantiza que los alumnos completen el programa con una sólida cartera de GitHub de proyectos del mundo real que demuestren que están listos 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.
En uno de sus primeros cursos, los alumnos se inician en SQL, que es un lenguaje de programación estandarizado que se utiliza para consultar bases de datos. Los alumnos aprenden a importar datos a las bases de datos, a consultarlos, a unirlos, a filtrarlos y ordenarlos, a crear vistas y a exportarlos utilizando el lenguaje SQL. 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, en qué medida y de qué manera 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. Los alumnos desarrollan la capacidad de abordar problemas del mundo real desde una perspectiva analítica con confianza, utilizando Microsoft Excel para proporcionar una aplicación práctica a los problemas teóricos de la clase y a los debates sobre los datos.
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, se comportan como analistas de datos profesionales para plasmar sus visualizaciones y conocimientos en una historia de datos coherente que presentarán a sus compañeros. El proyecto de análisis de datos es revisado formalmente por el equipo docente. A continuación, los alumnos incorporan sus proyectos a su cartera de GitHub.
En este curso, los alumnos repasan sus conocimientos previos del curso de SQL y bases de datos para desarrollar conceptos avanzados que profundizan en la programación de SQL y cubren temas especializados como los procedimientos almacenados, las funciones, las expresiones de tablas comunes (CTE) y la optimización de consultas. Los alumnos también demuestran la aptitud de un científico de datos para desarrollar scripts ETL y pipelines de datos combinando el uso de SQL y Python.
Los alumnos exploran los conceptos fundamentales de la programación y cómo estructurar sus análisis de datos basándose en las mejores prácticas de la industria de la ciencia de datos. 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.
Al igual que los datos son cruciales para las métricas, la representación visual de los datos a través de diferentes medios, gráficos y diagramas también son necesarios para que los analistas de datos capacitados adquieran una formación para ser un miembro eficaz de un equipo de ciencia de datos. En este curso, 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 las partes interesadas de forma clara y simplificada.
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. Para la evaluación final por parte del equipo de instrucción, los alumnos presentan sus informes y hallazgos a sus compañeros de clase y luego incorporan sus proyectos en su portafolio de GitHub.
Los alumnos se basan en conceptos previos de comunicación visual mediante la aplicación de herramientas populares de inteligencia empresarial del sector para crear análisis y visualizaciones perspicaces. Los alumnos también desarrollan y aplican las mejores prácticas para la elaboración de informes de análisis de datos, gráficos y cuadros de mando de forma que puedan aplicarse en cualquier aplicación de inteligencia empresarial.
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.
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.
Tras una introducción a la IA creada por el aprendizaje automático en el módulo anterior, los alumnos se familiarizan con una variedad de herramientas comunes utilizadas por los profesionales del análisis de la ciencia de los datos, como los servicios en la nube de IA preempaquetados que ofrecen proveedores líderes como Microsoft, Amazon y Google. Posteriormente, los alumnos identifican y comprenden fácilmente las formas en que la IA proporciona una experiencia de análisis de datos más específica, produciendo una mayor cantidad de conocimientos de datos a través de diversas aplicaciones de visión por ordenador, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y robótica.
Para su proyecto final, los estudiantes asumen la lente profesional de un analista de la ciencia de los datos para abordar el reto de presentar sus ideas y visualizaciones de datos con claridad y facilidad a diversos tipos de partes interesadas. A medida que los alumnos sintetizan individualmente sus conocimientos y habilidades en un activo tangible, practican activamente cómo organizar visualizaciones de datos orientadas a objetivos e integrar un arco argumental para mantener a su audiencia interesada. Los alumnos logran este hito en una presentación de proyecto culminante que muestra su análisis de datos, narración de datos y habilidades de presentación, que comparten subiendo a sus carteras de GitHub de nivel profesional.
Este curso está dedicado a apoyar la búsqueda de empleo del alumno, emparejando a los alumnos con el equipo del plan de estudios de la carrera para adquirir los conocimientos y habilidades para tener éxito en el mercado de trabajo digital. Los alumnos salen con confianza en la búsqueda de empleo y están equipados con las herramientas para investigar, solicitar y entrevistar fácilmente para puestos en carreras profesionales de ciencia de datos y carreras de analista de datos en demanda.
Para estar en consonancia con las demandas de los empleadores de hoy en día, los alumnos reciben la formación dinámica y práctica en ciencia de datos y analítica necesaria para mejorar sus habilidades aplicables y encontrar soluciones a los desafíos de la industria. Nuestros alumnos se gradúan con la confianza y los conocimientos necesarios para operar con el máximo rendimiento en cualquier equipo.
El Bootcamp de Ciencia de Datos y Análisis de ThriveDX ofrece a los estudiantes la oportunidad de unirse a la fuerza de trabajo de la ciencia de datos como analista. A través de la participación, los alumnos adquieren las habilidades aplicables a las certificaciones reconocidas por la industria, incluyendo Microsoft Certified: Data Analyst Associate, IBM Data Analyst Professional Certificate, IBM Data Science Professional Certificate y AWS Cloud Practitioner.
Al asociarse con ThriveDX, usted puede estar tranquilo sabiendo que TDX está aquí para proporcionar servicios de inscripción y admisión, apoyo de marketing y búsqueda de talento para que usted pueda centrarse en lo que importa: cultivar una fuerza de trabajo digital que sobresalga.
* 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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