Científico de datos
340 horas / 8 meses, Programa a tiempo parcial
Este programa de Ciencia de Datos a tiempo parcial cuenta con instrucción experta, proyectos prácticos, metodologías analíticas impulsadas por IA y una conexión real con la industria para que los graduados sean contratados.
En el reino digital, donde las aplicaciones web y móviles nos ayudan a gestionar casi todos los aspectos de nuestras vidas, los datos son los reyes. Cada acción digital es visible y rastreable, lo que permite a las empresas acumular y analizar enormes cantidades de datos personales y empresariales. El uso de "macrodatos" está provocando trastornos en todos los campos, desde la navegación de vehículos hasta la ciberseguridad, pasando por la medicina.
En los últimos años han aparecido en el mercado nuevas profesiones como analistas de datos y científicos de datos. Su trabajo consiste en dar sentido y crear valor a partir de las cantidades cada vez mayores de datos disponibles. Es crucial, nuestro programa integra el uso de herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial en el proceso de formación. Esto capacita a los alumnos para comprender y aplicar Metodologías analíticas basadas en IAAprovechar eficazmente el poder de los datos para extraer información valiosa y tomar decisiones basadas en ellos.
Enseñar a los estudiantes a resolver los problemas más interesantes del mundo
Los estudiantes se convertirán en indispensables para los empleadores con fluidez en la ciencia de datos. Los graduados aprovecharán el poder predictivo de los datos para trabajar en la vanguardia de diversas industrias como la política pública, la robótica y FinTech.
Abrir puertas con conexiones industriales
Equipa a los estudiantes para tener éxito en un campo en rápida expansión con la ayuda de nuestra red de expertos en datos, instructores, socios de contratación y antiguos alumnos. El plan de estudios de Ciencia de Datos se creó en colaboración con la empresas líderes del sector para que nuestros programas respondan lo mejor posible a las necesidades de la industria local, garantizando que los graduados estén preparados para trabajar en cuanto terminen el programa.
Guiar a los estudiantes para que realicen un proyecto profesional
A lo largo del programa, se adquieren habilidades prácticas mediante la realización de proyectos que abordan problemas de datos del mundo real de principio a fin. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con modelos estadísticos y de aprendizaje automático, herramientas de programación Python, redes neuronales, PNL y más, compilando una cartera de proyectos diseñados para reforzar lo que los estudiantes han aprendido en cada unidad.
¿A quién va dirigido el programa?
Personas con algunos conocimientos matemáticos y experiencia previa en programación, que aspiran a iniciar una carrera en Ciencia de Datos.
Profesionales de primera categoría
Este programa único fue construido por un equipo profesional formado por los principales expertos en Ciencia de Datos, con amplios conocimientos y experiencia en la formación también.
Eran Lasser
Director General de Wawiwa
Eran es un emprendedor de la educación tecnológica con más de 20 años de experiencia. Eran fundó y dirigió cuatro empresas de formación en TI: Formación John Bryce (Israel), TRIG (China), JB-IQsoft (Hungría), KocBryce (Turquía). Eran también se asoció para establecer DAN.IT Educación (Ucrania), Techub (Georgia), etc. Además, Eran dirigió Mentergy, que ofrece soluciones de aprendizaje electrónico y a distancia. A lo largo de los años, fue responsable de la reconversión profesional de más de 50.000 personas que ahora trabajan como profesionales de la tecnología.
Daniel Anderson
Jefe de Formación
Daniel es responsable de la actualización de los temas de vanguardia en los programas de formación técnica de la empresa y del mantenimiento de sus metodologías de formación. Daniel fue formador jefe en el Centro de Formación Técnica de las Fuerzas de Defensa de Israel y se graduó en el proceso de formación de las FDI. Desarrolla e imparte una amplia gama de cursos de programación, y es desarrollador Full-Stack y D
Liran Ben Haim
Jefe del Programa de Científicos de Datos
Plan de estudios
- Introducción a Python y la ciencia de datos
- Tipos de datos
- Estructuras de control
- Funciones
- Programación orientada a objetos
- Módulos y paquetes
- Paquetes útiles
- Bibliotecas
- Numpy, Scipy, Matplotlib
- Comprensión de los datos
- Preparación de datos
- Pandas y Seaborn
- Modelado
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Validación
- Sintonización
- Herramientas
- Scikit-Learn
- Tensorflow
- SQL
- Hadoop y Spark
- Cuadernos en la nube
- Herramientas
- Despliegue
- Despliegue de aplicaciones y servicios web
- Redes neuronales
- Resolver problemas complejos
- CNN, RNN
- Autocodificadores
- Despliegue
- PNL
- Series temporales
- Semisupervisado
- Aprendizaje por refuerzo
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