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¿Qué aprenderé en el Bootcamp de Inteligencia Artificial?
Bootcamp Inteligencia Artificial
Módulo 1: Fundamentos Python
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¿Qué aprenderé en el Bootcamp de Inteligencia Artificial?

8 minutos

¿Has leído el temario del bootcamp y no entiendes nada? ¡No te preocupes! Es normal. Es información muy técnica que solo se usa en esta industria. Es por eso que hemos desarrollado el temario para intentar explicarlo con ejemplos o de manera que te pueda ser más cercano.

Módulo 1: Fundamentos Python

Empezarás aprendiendo los conceptos básicos de la programación en Python, como variables, operadores, estructuras de control de flujo y funciones. Todo lo necesario para iniciar de la mejor manera con este lenguaje. También aprenderás como escribir un código limpio, bien organizado, fácil de mantener y reutilizar.

Además vamos a enseñarte como trabajar con git y la terminal.

Módulo 2: SQL, Data Engineering

Es hora de adentrarnos en el mundo de las bases de datos y aprender a manejar SQL y MongoDB con soltura. Con ellos podremos gestionar y organizar información de manera eficiente. Además, utilizaremos las herramientas pandas y numpy para manipular, limpiar y analizar los datos. Al final, crearemos visualizaciones impactantes para comunicar nuestros hallazgos de manera clara y concisa.

Módulo 3: Data Engineering y Cloud Computing

Aquí vamos a automatizar la búsqueda de información en la web y convertirla en una fuente valiosa de datos. Aprenderás a aplicar técnicas de Web Scraping para extraer información de manera rápida y eficiente de un sitio web. Además, crearemos una API dinámica y poderosa que alimentaremos con una base de datos.

Primer Proyecto: Dashboard interactivo con API y DB

En este proyecto, tendrás la oportunidad de aplicar todo lo que has aprendido en la primera mitad del Bootcamp, mientras exploras y manipulas grandes cantidades de datos. Te daremos a elegir entre 4 conjuntos de datos llenos de información fascinante, y juntos limpiarás y organizarás estos datos.

Después de eso, crearás una base de datos en MongoDB o PostgreSQL para almacenar y gestionar tus datos de manera eficiente. A continuación, desarrollarás una API para acceder y extraer información de tu base de datos, y finalmente, utilizarás Streamlit para crear un dashboard atractivo y fácil de usar para mostrar tus datos visualmente.

Módulo 4: Machine Learning

Estás a punto de adentrarte en el fascinante mundo del Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Aprenderás los conceptos básicos, desde el aprendizaje supervisado hasta el no supervisado. Verás cómo funcionan los algoritmos de entrenamiento y cómo pueden ser aplicados para resolver problemas complejos.

Módulo 5: Redes Neuronales

Descubre cómo utilizar las poderosas técnicas de redes neuronales para resolver problemas complejos y aplicaciones reales. Con las herramientas de Tensorflow y Keras, construir y entrenar redes neuronales nunca antes ha sido tan fácil y accesible. Aprende a clasificar imágenes, reducir la dimensionalidad, generar texto y más.

Proyecto Final: Creamos nuestro modelo de Redes Neuronales

En este proyecto, tendrás la oportunidad de trabajar con lo último en tecnología y aplicar tus habilidades a un proyecto real. Desde encontrar un dataset hasta limpiar y procesar los datos, hasta entrenar una red neuronal y visualizar tus predicciones en un dashboard hermoso y fácil de usar.

Imagínate creando un modelo que pueda predecir el resultado de un evento deportivo, reconocer lenguaje de señas, o un sistema que pueda analizar y clasificar opiniones en línea para ayudar a las empresas a entender mejor a sus clientes. Las posibilidades son infinitas.

Glosario

  • Python: Es un lenguaje de programación.
  • Código limpio: Es una filosofía de desarrollo de software que consiste en aplicar técnicas simples que facilitan la escritura y lectura de un código, volviéndolo más fácil de entender.
  • Programación funcional: El paradigma de la programación funcional nos presenta una nueva forma de programar de manera declarativa, por la cual esto se parecerá más a escribir donde su premisa principal es que el código sea más intuitivo que nunca.
  • Git: Es un sistema de control de versiones.
  • GitHub: Es un portal para gestionar las aplicaciones que utilizan el sistema Git.
  • SQL: Es un lenguaje de dominio específico, diseñado para administrar, y recuperar información de sistemas de gestión de bases de datos relacionales.
  • Mongo DB: Es un sistema de base de datos NoSQL, orientado a documentos y de código abierto.
  • Librerías: Las librerías de programación son conjuntos de archivos de código que se utilizan para desarrollar software. Su objetivo es facilitar la programación, al proporcionar funcionalidades comunes, que ya han sido resueltas previamente por otros programadores.
  • HTTP: Es el protocolo de comunicación que permite las transferencias de información a través de archivos en la World Wide Web.
  • API: Es una interfaz de programación de aplicaciones. Ayuda a la interconexión de aplicaciones.
  • Redes Neuronales: Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales.

Horarios y clases

Las clases de Big Data & Machine Learning son de lunes a viernes de 18h a 21h hora española, en directo y a través de la plataforma de Zoom. Además ofrecemos tutorías individuales varios días a la semana, si lo necesitas. Estamos disponibles en un horario amplio y flexible en Slack.

Si necesitas ayuda puedes aplicar al bootcamp a través de nuestro formulario de solicitud de información para que el equipo de admisiones se ponga en contacto contigo.

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Actualizado 02 feb 2023
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