Modalidad
A tu ritmo
Duración
36 horas
MIDE Experto en Python es un curso diseñado para formar profesionales altamente capacitados en el tratamiento de datos y la implementación de soluciones basadas en Machine Learning. Python, al ser uno de los lenguajes más versátiles y demandados en la industria tecnológica, se convierte en una herramienta esencial para abordar desafíos relacionados con el análisis, la visualización y la predicción de datos.
A lo largo del curso, los estudiantes no solo aprenderán a manejar librerías fundamentales como pandas, NumPy y scikit-learn, sino también a desarrollar un pensamiento analítico y estructurado para resolver problemas complejos. Además, el enfoque práctico del curso garantiza que los participantes adquieran experiencia real en proyectos aplicados, como la integración de APIs y el uso de frameworks avanzados como TensorFlow.
Esta formación no solo prepara a los alumnos para destacar en roles relacionados con ciencia de datos e inteligencia artificial, sino que también les brinda las habilidades necesarias para adaptarse a un entorno laboral dinámico y altamente competitivo.
Manipulación y análisis de datos con Python.
Introducción y fundamentos del Machine Learning.
Visualización y consultas a APIs.
Casos prácticos aplicados.
Nuestras métricas
Resultados
El objetivo del curso es que los participantes no solo adquieran conocimientos técnicos avanzados, sino también habilidades aplicables directamente al mercado laboral actual.
Al finalizar el curso, los alumnos estarán capacitados para:
- Manipular y analizar datos utilizando Python con fluidez.
- Diseñar e implementar modelos avanzados de Machine Learning.
- Integrar soluciones basadas en inteligencia artificial con servicios Cloud Computing.
- Aplicar SQL para gestionar bases de datos relacionadas con ciencia de datos.
- Resolver problemas reales mediante una metodología estructurada y práctica.
360 grados
El curso aborda todos los aspectos clave relacionados con el tratamiento de datos y el Machine Learning, proporcionando una visión completa del ecosistema de Python y su aplicación en proyectos reales. Desde fundamentos básicos hasta técnicas avanzadas, los estudiantes desarrollan habilidades tanto técnicas como estratégicas para abordar problemas complejos en la industria.
Avanzado
La formación está orientada a alcanzar un nivel avanzado de conocimiento, combinando teoría y práctica para que los alumnos puedan implementar soluciones sofisticadas. Se profundiza en temas como la manipulación de grandes volúmenes de datos, el desarrollo de modelos predictivos con frameworks como TensorFlow, y la integración con servicios en la nube.
Temario
El contenido del curso está cuidadosamente diseñado para facilitar el aprendizaje progresivo. Los módulos están organizados de manera lógica, comenzando por los fundamentos de Python y avanzando hacia técnicas especializadas en ciencia de datos y Machine Learning. Esto permite a los estudiantes construir una base sólida antes de abordar temas más complejos.
Casos de éxito reales
El curso incluye el análisis y resolución de casos prácticos basados en problemas reales de la industria. Esto permite a los alumnos aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones concretas, preparándolos para enfrentar desafíos laborales con confianza y eficacia.
Práctico
La metodología se centra en “aprender haciendo”. Los estudiantes trabajarán directamente con herramientas como Jupyter Notebooks, pandas, NumPy, scikit-learn y TensorFlow, desarrollando proyectos integrales que abarcan desde la limpieza y visualización de datos hasta la creación e implementación de modelos predictivos en entornos cloud.
El programa más completo
1. Introducción a Python
2. Configuración IDE
3. Jupyter notebooks
4. Variables
5. Listas
6. Funciones y packages
7. Cadenas de caracteres
8. Fechas
9. Intro a Numpy
10. Intro a pandas
11. Operaciones con dataframes
12. Limpieza de datos
13. Union de datos
14. Visualizaciones básicas
15. Consultas APIs
16. Caso práctico
17. Intro a ML con Python (scikit-learn)
1. Introducción a Machine Learning
2. Fundamentos estadísticos
3. Machine Learning en Python
4. Tipos de modelos de ML
5. IA Generativa
6. Frameworks ML
7. Scikit learn
8. Introducción a Tensorflow
9. Casos prácticos
10. Enlace con ML en Cloud
Impartido por profesionales
Garazi Peralta
Graduada en Administración y Dirección de Empresas (ADE), máster en Business Analytics y experta en análisis y visualización de datos.
Unai Martínez
Diplomado en Administración y Dirección de Empresas por la UPV y Posgrado en Analítica Web. Master en Big Data & Business Intelligence.
Miguel Ángel López Fuster
Ingeniero Informático y docente especializado en Data Science e IA. Te ayudo a dominar las herramientas de Google Cloud para el análisis de datos.
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