Bootcamp de Data Science y MLOps: de cero a producción

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Primer BOOTCAMP asistido por IA

📆 PRÓXIMO INICIO: Marzo 2025

Aprende a trabajar con datos, crear modelos predictivos, disponibilizarlos y comienza en el mundo de Data Science.

Bootcamp de Data Science y MLOps: de cero a producción

💥 NUEVO CONTENIDO EXTRA💥

  • Fundamentos de Data Engineering
  • Introducción Deep Learning:

Qué son las redes neuronales y cómo trabajan a bajo nivel.

  • Prompt engineering:

Alcances y limitaciones técnicas. Cómo aplicarlo a tus búsquedas, coding, debugging, entre otras acividades dentro de un proyecto de Data.

  • Cómo crear un sistema RAG:

Genera tu 1er proyecto de GenAI para chatear con tus documentos utilizando la API de OpenAI u OpenSource con LLaMA, y disponibilizalo en una interfaz visual usando Gradio.

#
1

Introducción a Ciencia de Datos desde 0

¿Qué es la ciencia de datos, machine learning e IA? ¿Para qué se utilizan?

¿Cómo se encara un proyecto utilizando machine learning?

#
2

Repaso de SQL para Ciencia de Datos

Revisión de los elementos, operadores y sentencias de SQL fundamentales para el rol de data scientist.

#
3

Análisis Exploratorio de Datos

Primer acercamiento a tus datos para comprender un dataset.

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4

Preparación de Datos

Tratamiento de los datos para aprovecharlos al máximo y evitar a conclusiones erróneas.

#
5

Modelos de clasificación, regresión y clustering

Explora los modelos más usados en machine learning para explicar y predecir comportamiento.

#
6

MLops

Aprende qué es MLOps y por qué es importante al momento de llevar nuestros modelos a producción.

Conoce diferentes herramientas y tecnologías para desplegar tu solución.

#
7

Validación de modelos

Conoce cómo validar tus modelos de machine learning.

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8

Github y Docker para Data Scientists

Qué es y cómo utilizar Github y Docker para proyectos de machine learning.

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9

Creación de un producto mínimo viable (MVP)

Cómo crear una solución que sea funcionalmente útil, que aporte valor al negocio y resuelva un problema.

Preguntas frecuentes

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¿Cuánto dura el bootcamp?

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¿Qué conocimientos tengo que tener?

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¿Hay otras modalidades de pago?

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¿Qué tecnologías se verán en el curso?

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¿El contenido sirve para ambientes laborales?

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¿Cómo es la modalidad de cursada?

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¿Incluye soporte?

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¿Cuánto tiempo tendré acceso?

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¿Puede mi empresa/empleador pagar mi bootcamp?

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Tengo dudas sobre el Bootcamp

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Testimonios

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Instructor del Curso

Pablo Casas
Director de planes

Pablo Casas

Creador de la Escuela de Datos Vivos. Ingeniero en Sistemas UTN. Se dedica al mundo de datos desde 2007 y es Data Scientist hace más de 10 años; 1er Data Scientist en Auth0 en su etapa startup. Dictó clases en UTN y UBA. Divulgador y referente de IA en Argentina, dicta charlas en instituciones educativas y sector privado de más de 8 países.Participó en TEDxUTN. Escribió un libro gratuito en español (“Libro vivo de Ciencia de Datos” y en inglés, premiado por RStudio). Creador de librerías opensource en Python y R.
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Carlos Bustillo
Creador de contenido | Instructor

Carlos Bustillo

Ingeniero en mecatrónica de la Universidad de Cuyo, es Researcher & Developer especializado en Computer Vision con gran pasión por Python. Se ha desempeñado en el desarrollo de sistemas en Procesamiento de Imágenes y Visión por Computadora para distintas empresas en América Latina. Trabajando en campos diversos como ser Ingeniería Nuclear, Topografía, Retail & Marketing, Peritaje y más. Es Microsoft Learn Student Ambassador. Divulgador y Speaker sobre Computer Vision para diferentes eventos en Latam. Es co-autor del libro "Marte: Pasado, Presente y Futuro".
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