Data Science Machine Learning Inteligencia Artificial

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial: El Futuro es Aquí

Domina Python, Machine Learning, Deep Learning y análisis de datos. Conviértete en Data Scientist y crea sistemas inteligentes que resuelven problemas reales. Formación IT especializada en IA y análisis avanzado de datos.

¿Por qué aprender Data Science e IA?

La IA es la tecnología más transformadora del siglo XXI. Empresas de todas las industrias buscan desesperadamente Data Scientists que conviertan datos en decisiones inteligentes.

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Futuro de la Tecnología

La IA no es el futuro, es el presente. Cada industria está siendo transformada por machine learning y deep learning. Sé parte de esta revolución tecnológica.

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Salarios Excepcionales

Data Scientists ganan entre 50,000 y 120,000 euros anuales en España. Con especialización en IA, puedes ganar 150,000+ euros como senior o consultor.

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Impacto Real

Tu trabajo resuelve problemas reales: diagnosticar enfermedades, predecir fraude, mejorar recomendaciones. Ves el impacto directo de tu código en el mundo.

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Versatilidad Infinita

Finanzas, medicina, retail, transporte, energía. Cada sector necesita Data Scientists. Puedes cambiar de industria sin cambiar de habilidades.

Conviértete en un Data Scientist Profesional

La ciencia de datos combina programación, estadística, matemáticas y dominio de negocio. Nuestro programa integral te enseña todas estas disciplinas, preparándote para crear modelos de machine learning que resuelvan problemas empresariales reales.

Aprenderás a manipular y explorar grandes volúmenes de datos, identificar patrones ocultos, construir modelos predictivos con TensorFlow y scikit-learn, y comunicar tus hallazgos a stakeholders. Nuestros instructores son Data Scientists y PhD en IA con experiencia en Google, Amazon y startups de IA. Trabajarás con conjuntos de datos reales en proyectos prácticos, desde análisis exploratorio hasta deployments de modelos en producción.

Data Scientist analizando datos con visualizaciones avanzadas

Plan de Estudios Integral

De conceptos fundamentales a modelos avanzados de IA en producción

Python para Data Science

4 semanas
  • Python fundamentals y programación orientada a objetos
  • NumPy: álgebra lineal y operaciones numéricas
  • Pandas: manipulación y análisis de datos
  • Matplotlib y Seaborn: visualización de datos
  • Plotly: visualizaciones interactivas
  • Jupyter Notebooks para análisis exploratorio
  • Git y control de versiones

Estadística y Probabilidad

4 semanas
  • Estadística descriptiva e inferencial
  • Distribuciones de probabilidad
  • Hipótesis testing y p-values
  • Correlación y regresión
  • ANOVA y análisis multivariante
  • Teorema del límite central
  • Bayesian statistics

Machine Learning

8 semanas
  • Supervised learning: regresión y clasificación
  • Árboles de decisión y Random Forests
  • SVM (Support Vector Machines)
  • Ensemble methods y boosting
  • Unsupervised learning: clustering y dimensionality reduction
  • Feature engineering y selection
  • Cross-validation y modelo evaluation
  • Scikit-learn mastery

Deep Learning e IA

8 semanas
  • Redes neuronales fundamentales
  • TensorFlow y Keras
  • Convolutional Neural Networks (CNN) para visión
  • Recurrent Neural Networks (RNN) y LSTM
  • Transformers y BERT
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision avanzado
  • Generative AI y modelos de difusión

Proyectos y Deployment

6 semanas
  • Proyecto 1: Predicción de precios inmobiliarios
  • Proyecto 2: Clasificación de sentimientos con NLP
  • Proyecto 3: Detectar anomalías en datos de sensores
  • Proyecto 4: Computer Vision para reconocimiento de objetos
  • Deployment de modelos en producción
  • MLOps y monitoring de modelos
  • Presentación de resultados a stakeholders

Enfoque Científico Riguroso

Aprende el método científico aplicado a data science e inteligencia artificial

01

Datasets Reales

Trabajarás con datasets de Kaggle, UCI Machine Learning Repository y datos reales de empresas. No ejercicios ficticios, problemas reales del mundo.

02

Metodología Científica

Hipótesis, experimentación, validación. Aprenderás a formular preguntas, diseñar experimentos y extraer conclusiones válidas de los datos.

03

Code Review Exigente

Tu código será revisado como en empresas de investigación. Aprenderás reproducibilidad, documentación y best practices en data science.

04

Mentoring Personalizado

Instructores PhD que han publicado en conferencias internacionales de IA. Acceso a su expertise y network en la comunidad científica.

¿Para quién es este curso?

Diseñado para perfiles diversos interesados en IA y data science

Programadores Principiantes

Si no sabes Python pero tienes pasión por datos, empezaremos desde cero. Python es sencillo de aprender y perfecto para data science.

Desarrolladores de Software

Si codificas en otros lenguajes, harás la transición a Python y data science. Conoces lógica de programación, que es fundamental.

Profesionales de Negocios

Si trabajas en análisis de negocio o BI, aprenderás a crear modelos inteligentes. Usarás datos para tomar decisiones mejores.

Académicos y Investigadores

Si tienes formación en ciencias, tu base matemática es ventaja. Aprenderás a aplicar análisis riguroso en contextos empresariales.

Oportunidades de Carrera en Data Science

El mercado de Data Science crece exponencialmente cada año

Data Analyst Junior

Salario: 32,000 - 45,000€
Empresas: Consultorías, retail, finanzas
Responsabilidades: EDA, reportes, dashboards

Data Scientist Senior

Salario: 70,000 - 120,000€
Empresas: Tech giants (Google, Amazon, Facebook)
Responsabilidades: Modelos avanzados, investigación, mentoring

AI/ML Engineer

Salario: 75,000 - 140,000€
Especificidad: Deep Learning, NLP, Computer Vision
Reclutadores: Startups de IA, tech companies

Data Science Manager / VP

Salario: 100,000 - 200,000€
Rol: Liderazgo de equipo DS y ML
Beneficio: Decisiones estratégicas, presupuesto, equity

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