UDD Bootcamps - 💥Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

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Descripción del programa

Está diseñado para profesionales, emprendedores y personas interesadas en aprender sobre análisis de datos, programación y la creación de modelos de inteligencia artificial. Durante el curso de 7 meses, los participantes aprenderán herramientas clave como Python, Scikit-learn y TensorFlow, y aplicarán estos conocimientos a proyectos reales. Además, el diplomado incluye sesiones en vivo, tutorías personalizadas y una metodología de aprendizaje colaborativo, lo que permite a los estudiantes adquirir habilidades prácticas para destacarse en el campo de la tecnología y la ciencia de datos.

Las tecnologías que aprenderás:

Ciencia de datos & IA

Ciencia de Datos

La ciencia de datos es el campo que combina herramientas, métodos y conocimientos para analizar grandes cantidades de datos y extraer información útil. Es como encontrar patrones, tendencias o respuestas escondidas dentro de un montón de datos.

¿Qué hace un científico de datos?

Recolecta datos de diferentes fuentes (como bases de datos, sensores, o sitios web).
Limpia y organiza los datos para que sean utilizables.
Analiza y visualiza los datos para encontrar patrones o resolver problemas.
Usa modelos matemáticos y estadísticos para hacer predicciones o tomar decisiones.

Ejemplo: Analizar datos de usuarios de una tienda en línea para predecir qué productos les interesarán más.

Inteligencia Artificial (IA)

La inteligencia artificial es un área de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar o tomar decisiones.

Tipos de IA:

IA Débil: Diseñada para tareas específicas (por ejemplo, asistentes virtuales como Siri o Alexa).
IA Fuerte: Busca replicar completamente la inteligencia humana (aun en desarrollo).

¿Cómo funciona?

Aprendizaje automático (Machine Learning): La IA aprende patrones a partir de datos y mejora con el tiempo.
Redes neuronales: Imitan cómo funciona el cerebro humano para reconocer imágenes, entender texto, o tomar decisiones.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Permite a las máquinas entender y responder en lenguaje humano (como yo).

Ejemplo:

Una aplicación que traduce idiomas en tiempo real.
Un coche autónomo que analiza el entorno para conducir.

Relación entre Ciencia de Datos e IA: La ciencia de datos ayuda a preparar y analizar los datos que la IA necesita para aprender y funcionar. Es como si la ciencia de datos fuera el cerebro detrás de las decisiones, y la IA fuera quien las ejecuta. 🌟

📚Cantidad de módulos: 7 (4 semanas cada módulo)

Fundamentos de ciencia de datos (4 semanas)

Comprenderás las bases para la ciencia de datos y dominarás las herramientas básicas para su aplicación.
Proyecto 1 Python para ciencia de datos Realizarás un dataset con distintas fuentes de datos sobre el que se harán operaciones básicas con Python y se generarán representaciones con gráficos de sus resultados.

Análisis de datos (4 semanas)

Aplicarás el tratamiento, limpieza y preprocesado de la información, así como el análisis para detectar anomalías o patrones en los datos.
Proyecto 2: Limpieza y preprocesado de datos Trabajarás en un dataset para limpieza y preprocesado utilizando las técnicas vistas durante el módulo para preparar la entrada de los datos modelos.

ML: Modelado supervisado (4 semanas)

Operarás sobre las bases de machine learning a través de los modelos de regresión y clasificación.

Proyecto 3: Modelamiento supervisado en machine learning Realizarás dos modelos con datasets provistos, uno para clasificación y otro para regresión, aplicando las distintas técnicas vistas en el módulo.

ML: Modelado no supervisado (4 semanas)

Operarás sobre las bases del machine learning en modelos no supervisados, haciendo uso de modelos de clustering.

Proyecto 4: Modelamiento no supervisado en machine learning Seleccionarás y llevarás a cabo el modelo no supervisado más conveniente para una situación específica.

Aprendizaje profundo (4 semanas)

Utilizarás las bases de Deep Learning para diseñar redes neuronales con las principales arquitecturas utilizadas en la vida laboral.
Proyecto 5: Modelamiento de redes neuronales con Deep Learning A partir de una serie de imágenes implementarás una red neuronal para clasificarlas según sea su tipo.

Procesamiento de lenguaje natural (4 semanas)

Crearás modelos de procesamiento de lenguaje de clasificación de textos y análisis de sentimientos haciendo uso de las bases para esta rama del Deep Learning.

Proyecto 6: Modelamiento con procesamiento de lenguaje natural Con información disponible en redes sociales, construirás un modelo que pueda detectar los sentimientos que los usuarios generan con sus interacciones.

Técnicas avanzadas para ciencia de datos y empleabilidad (4 semanas)

Optimizarás y validarás la consistencia de cualquier modelo para ser implementado en un ambiente productivo. Mejorarás CV y crearás tu portafolio de proyectos para que sea atractivo para la búsqueda laboral.

Proyecto 7: Implementación de modelos de Data Science en la Industria Optimizar y validar la consistencia de cualquier modelo para ser implementado en un ambiente productivo.

⌚Duración: 7 meses

👩🏻‍🎓 Modalidad: 100% virtual

⭐ Clases en línea en vivo y en directo con el docente: Una clase es una sesión de aprendizaje compartido y en vivo los sábados, donde se abordan dinámicas y casos reales de aplicaciones que enfrentan los programadores en su día a día. 5 horas (9:00 am a 2:00 pm) La asistencia no es obligatoria

🔎 Objetivo del programa: Desarrollar profesionales con habilidades en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, capaces de resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas con base en datos, mediante una metodología de aprendizaje práctico y colaborativo.

🥸 A quién va dirigido:Dirigido a emprendedores, recién graduados, profesionales y cualquier persona con gusto por la programación, matemáticas y estadística, que desean impulsar su carrera, adquiriendo habilidades y técnicas utilizadas en el entorno laboral digital de ciencia de datos e IA

✍🏼 Instituciones en las que trabajan personas con este perfil: Las personas con perfil en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial pueden trabajar en diversas instituciones, como:

- Empresas de Manufactura y Servicios: Donde pueden aplicar técnicas de análisis de datos y machine learning para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones.

- Start-ups y Empresas de Innovación: Que buscan desarrollar soluciones innovadoras utilizando inteligencia artificial y ciencia de datos.

- Empresas de Inteligencia Artificial y Machine Learning: Que se especializan en el desarrollo de soluciones de IA y ML para diversas industrias.

- Empresas de Gestión de Información y Visualización de Datos: Donde pueden aplicar sus habilidades en análisis y visualización de datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas.

Además, también pueden trabajar en instituciones educativas, centros de investigación y organizaciones gubernamentales, aplicando sus habilidades en ciencia de datos e inteligencia artificial para resolver problemas complejos y mejorar la sociedad.

👷🏻 Cargos de personas que trabajan en este ámbito específico: Algunas de las áreas y cargos en los que pueden trabajar personas con perfil incluyen:

Científico de Datos: Analiza y interpreta datos para tomar decisiones informadas.

Ingeniero de Machine Learning: Desarrolla modelos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.

Analista de Datos: Analiza y visualiza datos para identificar tendencias y patrones.

Desarrollador de Inteligencia Artificial: Crea soluciones de IA para automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones.

Director de Ciencia de Datos: Lidera equipos de científicos de datos y define estrategias de análisis de datos.

Gerente de Inteligencia Artificial: Supervisa el desarrollo de soluciones de IA y asegura su implementación efectiva.

Líder de Proyecto de Datos: Coordina proyectos de análisis de datos y asegura su entrega a tiempo.

Consultor de Ciencia de Datos: Ayuda a organizaciones a implementar soluciones de análisis de datos.

Consultor de Inteligencia Artificial: Asesora a empresas sobre cómo implementar soluciones de IA para mejorar su negocio.

✅✅Aprobación: Los proyectos se acreditan a partir de 50:

80-100 SOBRESALIENTE
50-79 APROBADO
Menos de 50 SIN INSIGNIA

💥 Inversión💥

💰 Precio full: $2.200.000

🔹 10% de descuento: $1.980.000 → Ahorro: $220.000
🔹 15% de descuento: $1.870.000 → Ahorro: $330.000
🔹 20% de descuento: $1.760.000 → Ahorro: $440.000

🪪 Requisitos

Diferenciadores 👇🏽

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