Big Data y Machine Learning

Módulo 1 · Fundamentos

Fundamentos Python

• Python basics y fundamentos matemáticos
• Buenas prácticas, organización y separabilidad del código
• De cero a PRO sin experiencia previa
• Programación funcional

Git y Github

• Domina git como tu herramienta principal de trabajo diario
• Metodologías de trabajo ágiles en la industria mediante git y pull-requests.

Fundamentos matemáticos para análisis de datos y Machine Learning

• Fundamentos matemáticos aplicados al análisis de datos
• Probabilidad y estadística
• Álgebra Lineal

Módulo 2 · SQL, Data Engineering

Domina SQL, Visualización de datos y persistencia y manipulación de datos. Aprende SQL like a PRO.Domina el proceso de ETL (Extract, Transform, Load) para sacar lo máximo de cualquier conjunto de datos,

• Python Advanced data structures
• Python Unit Testing

Data Engineering. Modelado y diseño arquitectura de bases de datos relacionales.

• PostgreSQL
• MongoDB & MongoDB Atlas
• Pandas y Numpy

Visualización de datos. Creación de Dashboards interactivos y en tiempo real con Streamlit.

• Matplotlib
• Seaborn

Módulo 3 · Data Engineering y Cloud Computing

Obtén datos de la web y amplia o genera datasets para en análisis de datos.

• Data augmentation
• Web Scraping con Selenium
• Protocolo HTTP
• APIs REST

Construye tus própias APIs siguiendo los estándares web.

• FastApi
• OAuth2

Herramientas de procesado de datos en el cloud. Comunicación e integración de microservicios. Despliegue y gestión de infraestructura cloud (MLOps).

• Apache Kafka
• Docker
• Kubernetes

Operaciones de datos en el cloud. Cloud Data Infrastructure.

• Arquitecturas ETL
• Apache Spark
• Apache Airflow

Módulo 4 · Machine Learning

Machine Learning básico.

• Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
• Algoritmos de entrenamiento: Linear Regresion, Logistic Regresion, K-Means, RandomForest, etc.
• Sklearn - https://scikit-learn.org/stable/

Evalúa tus modelos de machine learning.

• Metricas de evaluación supervised y unsupervised
• Optimización de hiperparámetros
• AutoML

Módulo 5 · Redes Neuronales

Redes Neuronales con Tensorflow

• Domina Tensorflow y Keras
• Entrena redes neuronales con diferentes topologías
• Redes Neuronales convolucionales para clasificación de imagen
• Autoencoders

Aplicaciones de Machine Learning que veremos en clase:

• OpenCV para identificación y reconocimiento facial
• Audio Processing.
• Redes Neuronales Recurrentes aplicadas a Procesado de Lenguaje Natural (RNN para NLP).

Inicio · Solicitud de admisión

Al iniciar el proceso de admisión, el equipo académico de CORE Code School agendará una reunión contigo para resolver todas tus dudas y orientarte sobre el curso que mejor se adapte a tu perfil. Las entrevistas de admisión tendrán lugar mediante videollamada.

Estas son las fases del proceso:

👋🏻 Fase 1 · Entrevista personal

El equipo de admisiones contactará contigo para tener una breve entrevista personal, conocer tu perfil y tus conocimientos prévios en programación.

🍭 Fase 2 · Prueba técnica de acceso

¿Es la primera vez que programas y quieres saber si esto es para tí? Realizarás tu primer código con nuestra ayuda.

⚙️ Fase 3 · Matrícula

Formaliza tu matrícula y decide la forma de pago.

🚀 Fase 4 · ¡Bienvenid@!

Tendrás una sesión de bienvenida en privado con un profesor para instalar todo lo necesario antes de iniciar el curso como el editor de código, motor de base de datos, etc.

Finalmente te invitaremos a unirte a nuestro canal de Discord y a que conozcas a tus futuros profesores y compañeros de clase.

¡Ya esta todo listo para empezar!

La prueba de acceso

Para continuar en el proceso de admisión, deberás realizar una prueba de acceso técnica. En ella verificaremos que cumples todas los requisitos para ser un alumno de nuestra escuela, así como capacidad de aprender y tu capacidad para superar el curso.

La prueba consiste en una mezcla de programación y lógica y está diseñada para que pueda ser superada aunque no tengas conocimientos previos en programación. Para que puedas prepararte correctamente, te facilitaremos todos los materiales didácticos necesarios.

Dispondrás de 48 horas para entregar la prueba de acceso.

Una vez hayas completado tu proceso de matriculación podrás acceder al portal de estudiante. En el dispondrás de lo siguiente:

Apuntes de Clase

Durante todo el curso tendrás un acceso personal a la plataforma educativa de CORE. Tendrás disponibles todos los apuntes, código. Al finalizar el curso seguirás teniendo acceso a todo lo estudiado durante los 6 meses siguientes.

Grabaciones de clase

Todas las sesiones de clase se graban en vídeo para que puedas repasarlas posteriormente en casa.

Certificado de estudios

Al graduarte de tu curso o master recibirás un Certificado de Estudios ampliamente reconocido por empresas internacionales en el sector tecnológico. Este certificado acredita la formación recibida en horas de estudio, las hard skills o competencias del alumno y las tecnologías en las que el alumno se certifica.