Bootcamp de Data Science y MLOps: de cero a producción

badge-videos
Lecciones
badge-timer
Horas
badge-school
Alumnos
badge-xp
XP
Python
funpymodeling
jupiter
Matplotlib
numpy
pandas
sci kit
plotly
xgboost
GoogleColab
Seaborn
github

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

📆 PRÓXIMO INICIO: Marzo 2025

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.

#
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.

#
8

Github y Docker para Data Scientists

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

#
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

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Venenatis nec nisi ornare.

¿Cuánto dura el bootcamp?

arrow

¿Qué conocimientos tengo que tener?

arrow

¿Hay otras modalidades de pago?

arrow

¿Qué tecnologías se verán en el curso?

arrow

¿El contenido sirve para ambientes laborales?

arrow

¿Cómo es la modalidad de cursada?

arrow

¿Incluye soporte?

arrow

¿Cuánto tiempo tendré acceso?

arrow

¿Puede mi empresa/empleador pagar mi bootcamp?

arrow

Tengo dudas sobre el Bootcamp

arrow

Testimonios

No hay elementos para mostrar

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.
Perfil de Linkedin
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".
Perfil de Linkedin
Utilizamos cookies en este sitio web para mejorar tu experiencia de usuario.
Al hacer click en el botón "Aceptar" o en cualquier enlace de este sitio web nos estás dando tu consentimiento para su uso.
Aceptar