Bootcamp en Data Science
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Presencial
Live Streaming
650h
Marzo 2025
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650h
Marzo 2025
Conviértete en Data Scientist en 4 meses
Actualmente el mercado requiere talento joven especializado en Data Science, capaz de analizar e interpretar los datos para alcanzar los objetivos de negocio. Si tu meta es especializarte o reconvertirte a Data Scientist, este Bootcamp te capacitará en 4 meses para lograr tus metas.
En MIOTI te especializarás en Data Science abarcando desde programación en Python hasta los últimos modelos de redes neuronales profundas y computer vision. Además, trabajarás con datasets reales, por lo que te formarás con casos prácticos de empresas que te permitirán empezar a aplicar tus conocimientos desde el primer día de tu contratación.
Al finalizar el Bootcamp, tendrás 2 semanas de Employer Days, donde podrás conocer a empresas colaboradoras de MIOTI que buscan perfiles como el tuyo para encontrar el “match” y te puedas incorporar a sus equipos.
¿Por qué
Data Science?
Data Science?
Nº1
Somos la mejor escuela especializada en Data Science & Big Data de España y Latinoamérica, seleccionados entre más de 400 universidades, escuelas de negocio e instituciones de formación superior.
Fuente: Ranking Financial Magazine.
+650%
Según LinkedIn, se ha producido un aumento del 650% en los puestos de trabajo de la ciencia de los datos desde 2012.
Fuente: LinkedIn.
Asignaturas
Bootcamp en Data Science
Introducción
Introducción
Introducción a MIOTI, iniciación en las plataformas que se van a utilizar durante el programa e iniciación en el curso.
Python for Beginners
Python for Beginners
Introducción a la programación y preparación para su aplicación en Data Science.
Data Science fundamentals
Data Science fundamentals
Introducción a conceptos fundamentales de data science. Presentación del marco de referencia general.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de Data Science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Data Strategy
Data Strategy
Introducción a la gestión de los datos para alcanzar ventajas analíticas y conseguir nuestros objetivos de crecimiento.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Visualization
Data Visualization
Herramientas para visualización de datos. Introducción a las técnicas y librerías mas utilizadas.
Data Storytelling
Data Storytelling
Estrategias para conectar los análisis de datos con los objetivos de negocio, desarrollar historias que conecten con distintos tipos de audiencias y métodos de presentar de forma creativa los datos.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo preprocesar adecuadamente
los datos? Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
los datos? Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Big Data for Data Science
Big Data for Data Science
Conceptos fundamentales de soluciones Big Data. Arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Soft Skills
Soft Skills
Expertos profesionales darán una clase magistral de cómo presentar proyectos y skills de oratoria y negociación.
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Data Science for Business
Data Science for Business
Aplicaciones prácticas de la AI para negocio, Algorithm Driven Companies, Skills Transformations, Data Driven Companies.
Machine Learning
Machine Learning
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. Construcción de data sets y evaluación de resultados.
Machine Learning II
Machine Learning II
Revisión de los principales algoritmos de aprendizaje supervisado bayes, vectores de
soporte, regresiones, y no supervisado y su aplicación.
soporte, regresiones, y no supervisado y su aplicación.
Deep Learning
Deep Learning
Introducción de conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Recorrido teórico-práctico, aprender a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero antagónicos para la gestión de datos.
Computer Vision
Computer Vision
Introducción a conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Preprocessing
Natural Language Preprocessing
Introducción a conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicación de redes convolucionales y modelos recurrentes profundos como TensorFlow en aplicaciones prácticas con imágenes. Implementación y diseño de modelos neuronales para la resolución de problemas de modelización/clasificación y diseño de GAN (modelos generativos
antagónicos) para la gestión de datos.
antagónicos) para la gestión de datos.
Final Project
Final Project
Desarrollo de un proyecto final para afianzar los conocimientos adquiridos durante el programa.
Asignaturas
Bootcamp en Data Science
Introducción
Introducción
Introducción a MIOTI, iniciación en las plataformas que se van a utilizar durante el programa e iniciación en el curso.
Python for Beginners
Python for Beginners
Introducción a la programación y preparación para su aplicación en Data Science.
Data Science fundamentals
Data Science fundamentals
Introducción a conceptos fundamentales de data science. Presentación del marco de referencia general.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de Data Science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Data Strategy
Data Strategy
Introducción a la gestión de los datos para alcanzar ventajas analíticas y conseguir nuestros objetivos de crecimiento.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Visualization
Data Visualization
Herramientas para visualización de datos. Introducción a las técnicas y librerías mas utilizadas.
Data Storytelling
Data Storytelling
Estrategias para conectar los análisis de datos con los objetivos de negocio, desarrollar historias que conecten con distintos tipos de audiencias y métodos de presentar de forma creativa los datos.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo preprocesar adecuadamente
los datos? Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
los datos? Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Big Data for Data Science
Big Data for Data Science
Conceptos fundamentales de soluciones Big Data. Arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Soft Skills
Soft Skills
Expertos profesionales darán una clase magistral de cómo presentar proyectos y skills de oratoria y negociación.
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Data Science for Business
Data Science for Business
Aplicaciones prácticas de la AI para negocio, Algorithm Driven Companies, Skills Transformations, Data Driven Companies.
Machine Learning
Machine Learning
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. Construcción de data sets y evaluación de resultados.
Machine Learning II
Machine Learning II
Revisión de los principales algoritmos de aprendizaje supervisado bayes, vectores de
soporte, regresiones, y no supervisado y su aplicación.
soporte, regresiones, y no supervisado y su aplicación.
Deep Learning
Deep Learning
Introducción de conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Recorrido teórico-práctico, aprender a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero antagónicos para la gestión de datos.
Computer Vision
Computer Vision
Introducción a conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Preprocessing
Natural Language Preprocessing
Introducción a conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicación de redes convolucionales y modelos recurrentes profundos como TensorFlow en aplicaciones prácticas con imágenes. Implementación y diseño de modelos neuronales para la resolución de problemas de modelización/clasificación y diseño de GAN (modelos generativos
antagónicos) para la gestión de datos.
antagónicos) para la gestión de datos.
Final Project
Final Project
Desarrollo de un proyecto final para afianzar los conocimientos adquiridos durante el programa.
Próxima
convocatoria
convocatoria
Fecha inicio
Marzo
2025
2025
Horario
De Lunes a Viernes
09:00 - 14:00
Horario challenges
15:00 - 18:30
09:00 - 14:00
Horario challenges
15:00 - 18:30
Duración
4 meses
650 horas
650 horas
Plaza
25 personas
Alberto Rodríguez
Presidente
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Víctor Vaquero
Senior Data Scientist & PhD
Jesús Hernando
Software Engineering Director
Rubén Zazo
Research Team Leader & PhD
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
Daniel Montilla
Head of MLOps
Ver todos
Fórmate con profesionales
de compañías líderes
de compañías líderes
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de compañías líderes
de compañías líderes
Alberto Rodríguez
Presidente
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Víctor Vaquero
Senior Data Scientist & PhD
Jesús Hernando
Software Engineering Director
Rubén Zazo
Research Team Leader & PhD
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
Daniel Montilla
Head of MLOps
Diego García
CEO
David Gordo
CEO & PhD
Ernesto Padilla
Data Science Consultant
Fabiola Pérez
CEO
Manuel López
Senior Deep Learning Scientist & PhD. in Machine Learning
Mikel Rufián
Global Managing Director
Oscar Picazo
IT Specialist - Freelance
Estás a 3 pasos de reconvertir tu carrera hacia Ciencia de Datos
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Paso 1
Envía tu CV
Déjanos conocer tu perfil para confirmar que este es el curso que necesitas
Paso 2
Entrevista
Es la oportunidad de poder conocernos y aclarar todas las dudas que tengas
Paso 3
Admisión
Nuestro comité de admisiones valorará tu candidatura y motivación
Alberto Rodríguez
Presidente
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Víctor Vaquero
Senior Data Scientist & PhD
Jesús Hernando
Software Engineering Director
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Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
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Fabiola Pérez
CEO
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IT Specialist - Freelance
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