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Data Science and AI Bootcamp

Data Science consiste en automatizar procesos y hacer predicciones utilizando algoritmos de Machine y Deep Learning. A día de hoy el puesto de Data Scientist es clave en sectores como retail, banca, consultorías, agencias y cualquier otro entorno donde haya datos.

Clase reducida
Máximo 8 alumnos.
Mercado laboral
Enfocado al mercado laboral.
Tutorias
Tutorías personalizadas.
Empleo
Coaching laboral.

Profesores

€ 4.995 EUR
€ 6.500 EUR
¡Descuentos disponibles! Consulta las condiciones.
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Horario
Duración total de 300 horas.
Streaming
Todas las clases se imparten en Live Streaming.
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Contenido del bootcamp

El temario está dividido en módulos de duraciones diferentes. En cada uno de los módulos hacemos hincapié en las aplicaciones y casos de uso. De esta forma, en ningún momento perderás el contacto con el mundo real.

Precurso

  • Introducción a la programación: ponemos a tu disposición un curso de introducción a la programación completamente optativo, pero altamente recomendable si no tienes experiencia alguna programando. El curso está valorado en 395 €, pero matriculándote en este bootcamp te saldrá completamente gratis. Puedes consultar más detalles acerca del contenido del curso en el siguiente enlace.

Módulos del bootcamp

  • Matemáticas básicas: en este módulo repasamos todos los conceptos tanto matemáticos como de programación necesarios para el bootcamp. Este módulo garantiza una suave incorporación y ayuda a nivelar los conocimientos de la clase. Aprenderás conjuntos, probabilidad, estadística descriptiva, matrices, vectores, derivadas e integrales.
  • Programación en Python: Aprenderás a programar en Python, que es el lenguaje de programación más utilizado en el mundo de Data Science. Crearás desde códigos sencillos, hasta funciones y clases de complejidad modular. Serás capaz de crear programas para llevar a cabo procesos ETL (Extraction, Transformation, Load) con cualquier tipo de datos. Obtendrás la resolución de problemas computacionales, bucles condicionales, funciones estándar y de tipo lambda, funciones filter, map y reduce, operaciones algebraicas con Numpy, análisis de datos utilizando Pandas, procesado de altos volúmenes de datos con Dask, algoritmos de optimización, Google Colaboratory y Kaggle Notebooks.
  • Bases de datos: Adquirirás conocimientos acerca de las bases de datos, tanto de estructura relacional MySQL como la no relacional MongoDB. Además, aprenderás a trabajar con diferentes gestores de bases de datos alojados en la nube como MongoDB Atlas. Aprenderás operaciones CRUD, queries avanzadas en SQL, pipelines en MongoDB con el framework Aggregate, MySQL y MongoDB.
  • Repositorios y APIs: Para extraer información, verás que existen numerosos repositorios de datos. Aprenderás a conectarte a las APIs de varias plataformas como fuente de información alternativa como Facebook, Twitter y AEMET o portales públicos Open Data. Verás operaciones GET y POST en API REST, conexión a plataformas a través de OAuth2 (Twitter), creación de cuentas de desarrollador y solicitud de tokens de acceso.
  • Machine Learning: Aquí se introducirán algoritmos de aprendizaje automático. Dependiendo de la aplicación que queramos desarrollar, aprenderás desde algoritmos sencillos y básicos hasta los más actuales y avanzados. Veremos K-Nearest Neighbors (KNN) (e.g. clasificación automática de películas), K-Means Clustering & Fuzzy K- Means (e.g. creación y detección de audiencias), Statistical Naïve Bayes Classifier, SVM, Principal Component Analysis (e.g. recomendador de películas), Singular Value Decomposition (e.g. algoritmo de Netflix), Linear Regression Algorithm (e.g. predecir fluctuación de la moneda), Logistic Regression Algorithm (e.g. clasificación y detección de fraude), Ridge and Lasso Regression, Elastic Net Algorithm, Neo4j Graph Platform (e.g. grafos y conexiones en las redes sociales o jerarquías).
  • Ensemble Learning: Aprenderás los algoritmos más avanzados tanto para problemas de clasificación como de predicción. Además verás cómo combinando varios algoritmos de AI se obtienen rendimientos mejores. Veremos Decision Trees, Random Forest, Gradient Boost Classifier, AdaBoost, Bagging y Clustering Ensembles.
  • Deep Learning: Aprenderás diferentes tipos de redes neuronales como redes neuronales estándares, redes de tipo recurrentes y convolucionales, para crear motores de predicción y clasificación. Aprenderemos Perceptron Algorithm, Deep Neural Network (e.g. predicción y clasificación avanzada), Convolutional Neural Network (e.g. clasificación de imágenes), Recurrent Neural Network (e.g. predecir número de viajeros de un avión), Deep Encoders (e.g. codificación y decodificación de datos), Computer Vision (e.g. inteligencia artificial aplicada a imágenes).
  • Reinforcement Learning: Los campos de la inteligencia artificial están avanzando muy rápidamente y emergen metodologías como el aprendizaje reforzado, donde un ordenador empieza a retar y superar en la toma de decisiones a un ser humano. Veremos algoritmos como los siguientes: The Markov Chain Algorithm, SARSA, Dynamic Programming, Deep Q-Networks, Google DeepMind, Google AlphaGo.
  • Text mining & NLP: Verás todo sobre el campo de Natural Language Processing (NLP) y podrás hacer desde productos de análisis de sentimiento, hasta algoritmos de segmentación de audiencias por intereses y temáticas. Por último, verás Feature engineering (preprocesado de la información), Sentiment Analysis, clasificación de documentos, crear una solución completa con Spacy y NLTK y utilizar ReGex para extracciones de texto complejas.
  • Visualización de datos: En este módulo, adquirirás conocimientos avanzados acerca de la visualización de datos. Aprenderás las diferentes metodologías, pipelines y herramientas de visualización como Power BI y Plotly. Visualización estática con Matplotlib y Seaborn, visualización interactiva con Plotly, Plotly Dash, dashboard interactivo en HTML, Conexión de Power BI con conectores ODBC, Preprocesado en Power BI con Power Query M, programación en Power BI con DAX.
  • Fundamentos de Linux: En este módulo aprenderás a desenvolverte con fluidez en Linux server utilizando la consola de comandos utilizando comandos de Bash y Powershell. Aprenderás todo lo necesario para desplegar y configurar servidores en plataformas como AWS. Serás capaz de automatizar procesos utilizando crontab y de crear tu propio entorno de desarrollo en Python.
  • Machine Learning on Cloud: En este módulo, aprenderemos a desplegar instancias en AWS EC2, almacenar objetos en AWS S3, desplegar bases de datos utilizando AWS RDS o MongoDB Atlas y crear una solución completamente alojada y escalable en la nube a través del uso de microservicios basados en AWS Lambda y AWS API Gateway.
Proyectos para tu CV

¿Te gustaría, por ejemplo, agrupar audiencias por sus intereses, predecir cuándo y dónde aumentará la demanda de algún producto o clasificar de forma automática texto o imágenes? En caso afirmativo, este bootcamp es para ti.

Además, el bootcamp va dirigido a personas que quieran comenzar su carrera profesional y conseguir un empleo como Data Scientist. No son necesarios conocimientos previos de programación y/o matemáticas.

Proyectos de currículum

Insistimos, nuestras clases son muy prácticas y con aplicación al mundo real. Al final del curso, podrás incluir en tu portfolio los siguientes proyectos.

  • Detección de fake news: usando información de diversas redes sociales, crearemos un sistema capaz de detectar noticias falsas y posibles tendencias sociales.
  • Análisis de sentimiento: usando la red social Twitter crearemos un modelo para analizar el tono o sentimiento de los tweets y los principales temas o tópicos a los que hace referencia.
  • Predicción de la calidad del aire: Usando datos de sensores atmosféricos seremos capaces de predecir distintos niveles nocivos en el aire de una gran ciudad.
  • Clasificación de imágenes: crearemos un modelo capaz de clasificar imágenes médicas para la detección temprana de enfermedades cutáneas.
Convocatorias y precios

Todas nuestras clases se emiten en directo (es decir, streaming directo). Por lo tanto, es requisito general para los alumnos poseer tanto el ordenador como la conexión de internet de buena calidad. ¿No sabes si tu ordenador cumple los requisitos? ¡No pasa nada! Puedes contactarnos y te lo aclaramos nosotros.

Formas de pago

Ponemos a tu disposición tres formas* para realizar el pago del curso.

  • Paga por adelantando.
  • Paga en tres cómodos plazos.
  • Empieza pagando 0€ (nuestro acuerdo con StudentFinance te permite empezar y acabar el bootcamp pagando 0€).

*En cualquier forma de pago, tendrás que pagar el importe para reservar la plaza.

Precios y descuentos

Independientemente de la modalidad (full-time o part-time), el precio del bootcamp es de 4.995€. También tenemos descuentos muy atractivos.

  • Descuento upfront: Te ofrecemos un descuento de 400€ si eliges pagar el importe del bootcamp en un único plazo.
  • Descuento earlybird: Por decidirte (y matricularte) con un mes de antelación, te ofrecemos un descuento de 600€.

¡Ah! Y esto es lo mejor: ¡Los descuentos son acumulables!

Reseñas de alumnos
Reseñas

El máster de Data Science ha sido la mejor decisión académica que he tomado. Los profesores explican de forma muy clara, los contenidos están adaptados al mercado y, una vez que terminas, estás verdaderamente preparado para enfrentarte a un problema real. Una gran inversión!

Javier Sanz

Reseñas

En este centro no solamente aprendes a programar, te enseñan la teoría necesaria. Para estar dentro del mundo Data Science no basta con aprender librerías y parámetros, hay que entender el Qué y el Por qué de cada algoritmo. En eso Ahmir y Aaron son unos máquinas como profesores, y como personas. Experiencia muy recomendable. Si te gusta una formación en grupos reducidos, con muy buen ambiente y retos prácticos, y tienes el perfil adecuado este es tu centro.

Sergio Guijarro

Reseñas

Inscribirme en el Bootcamp de Data Science en Nebulova es una de las mejores decisiones que he tomado en mi vida. Soy una persona que investiga mucho antes de tomar una decisión, y puedo decir con total seguridad que acerté eligiéndolos. Se nota desde el primer momento que no es como en otras escuelas que solo se interesan por tu dinero y venden humo. Por el contrario, Aaron y Ahmir son grandes profesionales en activo, emprendedores, apasionados por lo que hacen, siempre dispuestos a ayudar con cualquier problema y saben transmitir sus conocimientos y motivación a la perfección. Animo a cualquier persona, venga del ámbito que venga, a investigar un poco por su cuenta, a ponerse en contacto con ellos, con ex alumnos, y se darán cuenta de lo que digo.

Constanza Caballero

Temario del bootcamp

El temario está dividido en módulos de duraciones diferentes. En cada uno de los módulos hacemos hincapié en las aplicaciones y casos de uso. De esta forma, en ningún momento perderás el contacto con el mundo real.

Precurso

  • Introducción a la programación: ponemos a tu disposición un curso de introducción a la programación completamente optativo, pero altamente recomendable si no tienes experiencia alguna programando. El curso está valorado en 395 €, pero matriculándote en este bootcamp te saldrá completamente gratis. Puedes consultar más detalles acerca del contenido del curso en el siguiente enlace.

Módulos del bootcamp

  • Matemáticas básicas: en este módulo repasamos todos los conceptos tanto matemáticos como de programación necesarios para el bootcamp. Este módulo garantiza una suave incorporación y ayuda a nivelar los conocimientos de la clase. Aprenderás conjuntos, probabilidad, estadística descriptiva, matrices, vectores, derivadas e integrales.
  • Programación en Python: Aprenderás a programar en Python, que es el lenguaje de programación más utilizado en el mundo de Data Science. Crearás desde códigos sencillos, hasta funciones y clases de complejidad modular. Serás capaz de crear programas para llevar a cabo procesos ETL (Extraction, Transformation, Load) con cualquier tipo de datos. Obtendrás la resolución de problemas computacionales, bucles condicionales, funciones estándar y de tipo lambda, funciones filter, map y reduce, operaciones algebraicas con Numpy, análisis de datos utilizando Pandas, procesado de altos volúmenes de datos con Dask, algoritmos de optimización, Google Colaboratory y Kaggle Notebooks.
  • Bases de datos: Adquirirás conocimientos acerca de las bases de datos, tanto de estructura relacional MySQL como la no relacional MongoDB. Además, aprenderás a trabajar con diferentes gestores de bases de datos alojados en la nube como MongoDB Atlas. Aprenderás operaciones CRUD, queries avanzadas en SQL, pipelines en MongoDB con el framework Aggregate, MySQL y MongoDB.
  • Repositorios y APIs: Para extraer información, verás que existen numerosos repositorios de datos. Aprenderás a conectarte a las APIs de varias plataformas como fuente de información alternativa como Facebook, Twitter y AEMET o portales públicos Open Data. Verás operaciones GET y POST en API REST, conexión a plataformas a través de OAuth2 (Twitter), creación de cuentas de desarrollador y solicitud de tokens de acceso.
  • Machine Learning: Aquí se introducirán algoritmos de aprendizaje automático. Dependiendo de la aplicación que queramos desarrollar, aprenderás desde algoritmos sencillos y básicos hasta los más actuales y avanzados. Veremos K-Nearest Neighbors (KNN) (e.g. clasificación automática de películas), K-Means Clustering & Fuzzy K- Means (e.g. creación y detección de audiencias), Statistical Naïve Bayes Classifier, SVM, Principal Component Analysis (e.g. recomendador de películas), Singular Value Decomposition (e.g. algoritmo de Netflix), Linear Regression Algorithm (e.g. predecir fluctuación de la moneda), Logistic Regression Algorithm (e.g. clasificación y detección de fraude), Ridge and Lasso Regression, Elastic Net Algorithm, Neo4j Graph Platform (e.g. grafos y conexiones en las redes sociales o jerarquías).
  • Ensemble Learning: Aprenderás los algoritmos más avanzados tanto para problemas de clasificación como de predicción. Además verás cómo combinando varios algoritmos de AI se obtienen rendimientos mejores. Veremos Decision Trees, Random Forest, Gradient Boost Classifier, AdaBoost, Bagging y Clustering Ensembles.
  • Deep Learning: Aprenderás diferentes tipos de redes neuronales como redes neuronales estándares, redes de tipo recurrentes y convolucionales, para crear motores de predicción y clasificación. Aprenderemos Perceptron Algorithm, Deep Neural Network (e.g. predicción y clasificación avanzada), Convolutional Neural Network (e.g. clasificación de imágenes), Recurrent Neural Network (e.g. predecir número de viajeros de un avión), Deep Encoders (e.g. codificación y decodificación de datos), Computer Vision (e.g. inteligencia artificial aplicada a imágenes).
  • Reinforcement Learning: Los campos de la inteligencia artificial están avanzando muy rápidamente y emergen metodologías como el aprendizaje reforzado, donde un ordenador empieza a retar y superar en la toma de decisiones a un ser humano. Veremos algoritmos como los siguientes: The Markov Chain Algorithm, SARSA, Dynamic Programming, Deep Q-Networks, Google DeepMind, Google AlphaGo.
  • Text mining & NLP: Verás todo sobre el campo de Natural Language Processing (NLP) y podrás hacer desde productos de análisis de sentimiento, hasta algoritmos de segmentación de audiencias por intereses y temáticas. Por último, verás Feature engineering (preprocesado de la información), Sentiment Analysis, clasificación de documentos, crear una solución completa con Spacy y NLTK y utilizar ReGex para extracciones de texto complejas.
  • Visualización de datos: En este módulo, adquirirás conocimientos avanzados acerca de la visualización de datos. Aprenderás las diferentes metodologías, pipelines y herramientas de visualización como Power BI y Plotly. Visualización estática con Matplotlib y Seaborn, visualización interactiva con Plotly, Plotly Dash, dashboard interactivo en HTML, Conexión de Power BI con conectores ODBC, Preprocesado en Power BI con Power Query M, programación en Power BI con DAX.
  • Fundamentos de Linux: En este módulo aprenderás a desenvolverte con fluidez en Linux server utilizando la consola de comandos utilizando comandos de Bash y Powershell. Aprenderás todo lo necesario para desplegar y configurar servidores en plataformas como AWS. Serás capaz de automatizar procesos utilizando crontab y de crear tu propio entorno de desarrollo en Python.
  • Machine Learning on Cloud: En este módulo, aprenderemos a desplegar instancias en AWS EC2, almacenar objetos en AWS S3, desplegar bases de datos utilizando AWS RDS o MongoDB Atlas y crear una solución completamente alojada y escalable en la nube a través del uso de microservicios basados en AWS Lambda y AWS API Gateway.

¿A quién va dirigido?

¿Te gustaría, por ejemplo, agrupar audiencias por sus intereses, predecir cuándo y dónde aumentará la demanda de algún producto o clasificar de forma automática texto o imágenes? En caso afirmativo, este bootcamp es para ti.

Además, el bootcamp va dirigido a personas que quieran comenzar su carrera profesional y conseguir un empleo como Data Scientist. No son necesarios conocimientos previos de programación y/o matemáticas.

Proyectos de currículum

Insistimos, nuestras clases son muy prácticas y con aplicación al mundo real. Al final del curso, podrás incluir en tu portfolio los siguientes proyectos.

  • Detección de fake news: usando información de diversas redes sociales, crearemos un sistema capaz de detectar noticias falsas y posibles tendencias sociales.
  • Análisis de sentimiento: usando la red social Twitter crearemos un modelo para analizar el tono o sentimiento de los tweets y los principales temas o tópicos a los que hace referencia.
  • Predicción de la calidad del aire: Usando datos de sensores atmosféricos seremos capaces de predecir distintos niveles nocivos en el aire de una gran ciudad.
  • Clasificación de imágenes: crearemos un modelo capaz de clasificar imágenes médicas para la detección temprana de enfermedades cutáneas.

Convocatorias y precios

Todas nuestras clases se emiten en directo (es decir, streaming directo). Por lo tanto, es requisito general para los alumnos poseer tanto el ordenador como la conexión de internet de buena calidad. ¿No sabes si tu ordenador cumple los requisitos? ¡No pasa nada! Puedes contactarnos y te lo aclaramos nosotros.

Formas de pago

Ponemos a tu disposición tres formas* para realizar el pago del curso.

  • Paga por adelantando.
  • Paga en tres cómodos plazos.
  • Empieza pagando 0€ (nuestro acuerdo con StudentFinance te permite empezar y acabar el bootcamp pagando 0€).

*En cualquier forma de pago, tendrás que pagar el importe para reservar la plaza.

Precios y descuentos

Independientemente de la modalidad (full-time o part-time), el precio del bootcamp es de 4.995€. También tenemos descuentos muy atractivos.

  • Descuento upfront: Te ofrecemos un descuento de 400€ si eliges pagar el importe del bootcamp en un único plazo.
  • Descuento earlybird: Por decidirte (y matricularte) con un mes de antelación, te ofrecemos un descuento de 600€.

¡Ah! Y esto es lo mejor: ¡Los descuentos son acumulables!

Reseñas de alumnos

Reseñas

El máster de Data Science ha sido la mejor decisión académica que he tomado. Los profesores explican de forma muy clara, los contenidos están adaptados al mercado y, una vez que terminas, estás verdaderamente preparado para enfrentarte a un problema real. Una gran inversión!

Javier Sanz

Reseñas

En este centro no solamente aprendes a programar, te enseñan la teoría necesaria. Para estar dentro del mundo Data Science no basta con aprender librerías y parámetros, hay que entender el Qué y el Por qué de cada algoritmo. En eso Ahmir y Aaron son unos máquinas como profesores, y como personas. Experiencia muy recomendable. Si te gusta una formación en grupos reducidos, con muy buen ambiente y retos prácticos, y tienes el perfil adecuado este es tu centro.

Sergio Guijarro

Reseñas

Inscribirme en el Bootcamp de Data Science en Nebulova es una de las mejores decisiones que he tomado en mi vida. Soy una persona que investiga mucho antes de tomar una decisión, y puedo decir con total seguridad que acerté eligiéndolos. Se nota desde el primer momento que no es como en otras escuelas que solo se interesan por tu dinero y venden humo. Por el contrario, Aaron y Ahmir son grandes profesionales en activo, emprendedores, apasionados por lo que hacen, siempre dispuestos a ayudar con cualquier problema y saben transmitir sus conocimientos y motivación a la perfección. Animo a cualquier persona, venga del ámbito que venga, a investigar un poco por su cuenta, a ponerse en contacto con ellos, con ex alumnos, y se darán cuenta de lo que digo.

Constanza Caballero

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