Bienvenido a Python

En este curso, aprenderás los fundamentos de Python, explorando su sintaxis, tipos de datos y estructuras como listas, diccionarios, sets y tuplas. Dominarás el control de flujo con condicionales y bucles, la definición de funciones y los principios de la Programación Orientada a Objetos, incluyendo clases, métodos y herencia.

También desarrollarás habilidades en manipulación de archivos, manejo de excepciones y uso de paquetes y módulos para crear programas eficientes y escalables.

Estadística, visualización y herramientas clave

Este curso te brindará una base sólida en estadística y análisis de datos, combinando teoría y práctica para desarrollar habilidades clave en el procesamiento y visualización de información.

Aprenderás estadística descriptiva e inferencial, manipulación de datos con NumPy y Pandas, y creación de visualizaciones con Matplotlib y Seaborn. Además, explorarás conceptos de álgebra lineal y cálculo aplicados al análisis de datos, incluyendo distribuciones de probabilidad, correlaciones y optimización con gradiente descendiente.

Machine Learning y Redes Neuronales

Aprende los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación de modelos avanzados.Explorarás algoritmos de regresión y clasificación, técnicas como XGBoost y redes neuronales con Keras.

También aplicarás redes convolucionales (CNNs) para visión por computador con OpenCV, abordando modelos pre-entrenados y Transfer Learning para optimizar el rendimiento en tareas de detección y clasificación de imágenes.

IA Generativa y LLMS

Descubre los principios de la IA Generativa y el poder de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para la generación de contenido y procesamiento de texto.Aprenderás técnicas de NLP como tokenización y embeddings, el uso de APIs de OpenAI y Hugging Face, y la optimización de generación mediante Prompt Engineering.

Además, explorarás modelos generativos de imágenes como Stable Diffusion y DALL-E, aplicando ajustes y estrategias para mejorar la calidad de los resultados.

Modelos de ML en la nube con AWS

Aprende a desplegar y gestionar modelos de Machine Learning en la nube con AWS, aplicando herramientas de MLOps para automatización y optimización.

Desarrollarás habilidades en bases de datos SQL e integración con Python, almacenamiento en la nube con S3 y ejecución de funciones en Lambda. Además, explorarás la monitorización de servicios, el uso de Amazon SageMaker para la implementación de modelos y las mejores prácticas para garantizar escalabilidad, eficiencia y optimización de costes en entornos de producción.

Empleabilidad

Una vez superes con éxito el bootcamp, accederás a la Boost Academy donde, entre otras habilidades, trabajaremos tu perfil profesional para ayudarte a encontrar tu próximo trabajo tecnológico.

• Optimización de tu perfil de LinkedIn.
  

• Preparación de entrevistas con Especialistas en Selección de Personal IT.
  

• Networking con empresas líderes del sector.
  

• Portal de empleo exclusivo para el alumnado y las empresas partners.
  

• Talleres sobre marca personal.