Este módulo introductorio te proporciona los cimientos técnicos necesarios para comenzar tu recorrido en Data Science con seguridad. Te familiarizarás con los lenguajes, entornos y conceptos que utilizarás a lo largo del bootcamp.

¿Qué trabajarás en este módulo?

• Panorama general del Data Science: comprenderás qué es, cómo se aplica en distintas industrias y su impacto real.

• Herramientas clave del entorno: comenzarás a usar entornos de trabajo como Visual Studio Code y Jupyter Notebooks.

• Python desde cero: aprenderás los pilares del lenguaje, desde variables y operaciones básicas hasta estructuras como listas, bucles y condicionales.

• Principios de Programación Orientada a Objetos (OOP): escribirás código más organizado, escalable y reutilizable.

• Detección y corrección de errores comunes: desarrollarás habilidades para depurar tu código de forma autónoma y eficaz.

Este módulo te prepara con una base sólida y práctica para aprovechar al máximo los siguientes bloques técnicos del bootcamp de Data Science & IA.

Este módulo está enfocado en dotarte de las habilidades prácticas necesarias para tratar, analizar y representar grandes volúmenes de información. Aprenderás a transformar datos en conocimiento accionable utilizando herramientas de referencia en el sector.

¿Qué aprenderás a dominar?

• Procesamiento con NumPy y Pandas: trabajarás con arrays, series y dataframes para manejar datos estructurados con fluidez.

• Estadística aplicada a los datos: extraerás conclusiones sólidas mediante técnicas descriptivas e inferenciales.

• Fuentes y gestión de datos:

  • Modelarás bases de datos relacionales y no relacionales.

  • Redactarás consultas con SQL y NoSQL.

  • Extraerás datos mediante APIs, Web Scraping, y manipularás formatos como JSON o CSV.

  • Usarás Regex para limpiar y tratar datos textuales.

• Herramientas de colaboración y agilidad: aplicarás Git para control de versiones y metodologías ágiles en tus proyectos analíticos.

• Visualización: diseñarás gráficos, dashboards e informes usando herramientas como Matplotlib y Seaborn, enfocándote en comunicar valor de negocio.

Con este bloque serás capaz de abordar un flujo completo de análisis de datos, desde la recogida y transformación, hasta la visualización estratégica y comunicación de resultados.

En este módulo profundizarás en el corazón de la IA moderna, construyendo modelos predictivos y automatizados capaces de resolver problemas del mundo real con datos.

¿Qué trabajarás paso a paso?

• Modelado supervisado: entenderás los principios de regresión lineal, logística y técnicas de regularización para crear modelos robustos.

• Algoritmos avanzados: aplicarás árboles de decisión, métodos de ensamblado como Bagging y Boosting, además de algoritmos como SVM y K-Nearest Neighbors.

• Optimización del rendimiento: construirás pipelines, afinarás hiperparámetros y aplicarás selección de características para mejorar la precisión de tus predicciones.

• Machine Learning no supervisado: utilizarás técnicas como clustering y reducción de dimensionalidad con PCA para encontrar patrones sin etiquetado previo.

• Redes neuronales y Deep Learning: aprenderás los fundamentos del aprendizaje profundo aplicado a visión por computador (CV) y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

• Modelos secuenciales y generativos: abordarás series temporales con redes neuronales recurrentes (RNN) e integrarás IA generativa en tus flujos con herramientas como ChatGPT.

• Proyecto final de ML: aplicarás lo aprendido en un proyecto completo, desarrollando un modelo real con enfoque práctico y orientado a negocio.

Este bloque te prepara para liderar soluciones basadas en datos en contextos profesionales, utilizando tecnologías y frameworks actuales en IA y ML.

En esta última etapa del bootcamp, consolidarás tu aprendizaje dominando el despliegue de modelos en entornos reales y enfrentándote al tratamiento de datos a gran escala. El objetivo: llevar tus soluciones de ciencia de datos desde el desarrollo hasta la producción.

¿Qué aprenderás?

• Creación de APIs con FastAPI: construirás interfaces para conectar modelos predictivos con servicios reales, facilitando su uso en productos funcionales.

• Despliegue con Docker: empaquetarás tus proyectos en contenedores, garantizando que funcionen con consistencia en cualquier entorno.

• Infraestructura Cloud con AWS: aprenderás a utilizar instancias EC2 y otros servicios para alojar y escalar tus aplicaciones en la nube.

• Fundamentos de Big Data: te introducirás en los conceptos esenciales para gestionar grandes volúmenes de datos y utilizar herramientas adaptadas a su procesamiento eficiente.

Este módulo cierra el ciclo completo del desarrollo de soluciones en Data Science, preparándote para afrontar los desafíos reales de la industria y entregar valor desde el primer día.

Este programa incluye formación universitaria impartida por profesorado de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).

Como parte de tu bootcamp, cursarás dos microcredenciales oficiales:

• Programa de Aplicación profesional en Análisis de Datos (6 ECTS)
• Programa de Aplicación profesional en IA (Machine Learning y Deep Learning) (6 ECTS)

Estas acreditaciones reconocen tu aprendizaje dentro del Espacio Europeo de Educación Superior.

Nuestros estudiantes destacan especialmente estas clases por su claridad, rigor y la capacidad del profesorado UAM.

Esta combinación: formación intensiva + acreditación universitaria, te diferencia y refuerza tu perfil profesional en tecnología.