Curso Data Science y Machine Learning | Code Academy

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Salarios Top

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Impacto Real

Resuelve problemas complejos con datos e IA en cualquier industria.

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Trabajo Remoto

98% de posiciones ofrecen trabajo remoto o híbrido.

Programa del Curso

De cero a Data Scientist profesional en 16 semanas

🐍 Módulo 1: Python para Data Science (Semanas 1-3)

Python Fundamentos: Variables, estructuras de datos, control de flujo
NumPy: Arrays, operaciones vectorizadas, álgebra lineal
Pandas: DataFrames, limpieza de datos, manipulación
Jupyter Notebooks: Análisis exploratorio de datos
Git: Control de versiones para proyectos de datos

Proyecto: Análisis exploratorio de dataset real con insights accionables

📊 Módulo 2: Visualización y Análisis (Semanas 4-5)

Matplotlib: Gráficos estáticos, personalización avanzada
Seaborn: Visualizaciones estadísticas elegantes
Plotly: Gráficos interactivos y dashboards
Estadística: Descriptiva, inferencial, pruebas de hipótesis
Storytelling: Comunicación efectiva de insights

Proyecto: Dashboard interactivo con análisis estadístico completo

🤖 Módulo 3: Machine Learning (Semanas 6-9)

Scikit-learn: Biblioteca principal de ML en Python
Regresión: Lineal, logística, Ridge, Lasso, ElasticNet
Clasificación: KNN, SVM, Decision Trees, Random Forest
Clustering: K-means, DBSCAN, hierarchical clustering
Feature Engineering: Selección, transformación, encoding
Model Evaluation: Cross-validation, métricas, tuning

Proyecto: Sistema de predicción con modelos de ML optimizados

🧠 Módulo 4: Deep Learning (Semanas 10-12)

TensorFlow y Keras: Frameworks de Deep Learning
Redes Neuronales: Perceptrones, backpropagation, optimización
CNN: Procesamiento de imágenes, computer vision
RNN y LSTM: Series temporales, procesamiento de texto
Transfer Learning: Modelos pre-entrenados, fine-tuning
PyTorch: Framework alternativo para investigación

Proyecto: Clasificador de imágenes con CNN y transfer learning

📚 Módulo 5: NLP y Big Data (Semanas 13-14)

NLP: Procesamiento de lenguaje natural con NLTK y spaCy
Transformers: BERT, GPT, modelos de última generación
Sentiment Analysis: Análisis de sentimiento en textos
Apache Spark: Big Data processing distribuido
SQL: Bases de datos para Data Science

Proyecto: Análisis de sentimiento en redes sociales a gran escala

🚀 Módulo 6: MLOps y Producción (Semanas 15-16)

MLflow: Tracking de experimentos y gestión de modelos
FastAPI: Deployment de modelos como APIs REST
Docker: Containerización de aplicaciones ML
Cloud: AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform
Monitoring: Detección de data drift y model decay

Proyecto Final: Sistema ML completo en producción con API y monitoreo

Tecnologías y Herramientas

Stack completo del Data Scientist moderno

Lenguajes

Python 3.11+, SQL, R (introducción), Bash scripting

Data Processing

NumPy, Pandas, Polars, Dask, Apache Spark, PySpark

Visualización

Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Streamlit, Tableau

Machine Learning

Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, AutoML (H2O, AutoKeras)

Deep Learning

TensorFlow, Keras, PyTorch, Hugging Face Transformers, OpenCV

MLOps

MLflow, FastAPI, Docker, Kubernetes, AWS, Git, DVC

Modalidades y Precios

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✅ Lunes a Viernes 9:00-18:00
✅ Clases presenciales en Madrid
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✅ Garantía de empleo 6 meses
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Part-Time Online

3.999€

o 12 cuotas de 350€/mes

✅ 28 semanas (560 horas)
✅ Martes y Jueves 19:00-22:00
✅ Sábados 10:00-14:00
✅ Compatible con trabajo
✅ Ritmo adaptado y flexible
✅ Grabaciones disponibles
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Salidas Profesionales

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🤖 Machine Learning Engineer

Desarrolla e implementa sistemas de ML en producción a escala empresarial.

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"Como matemática, tenía la teoría pero me faltaba práctica. Aquí aprendí las herramientas reales de la industria. A las dos semanas de graduarme tenía 4 ofertas de trabajo."

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