Curso de Data Analytics & Machine Learning

En las 12 semanas (480 horas) del Curso Data Analytics aprenderás SQL, Python y R y podrás acceder a una de las profesiones más demandadas y que más crecerá en los próximos 5 años, según los expertos.

Aprende de forma presencial en Barcelona o online de cualquier sitio del mundo.

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DURACIÓN

480 Horas. A tiempo completo (12 semanas) o tiempo parcial/Flexible (24 Semanas)

Próximos cursos

3 de Abril de 2023
22 de Mayo de 2023
3 de Julio de 2023
11 de Septiembre de 2023
16 de Octubre de 2023
20 de Noviembre de 2023

Idioma

English
Spanish



Breve Descripción

El Curso de Data Analytics & Machine Learning es un programa intensivo y 100% práctico que te abre las puertas a conseguir un puesto cualificado como data analyst. En este curso aprenderás:
+ a formular problemas de negocio
+ a preparar un dataset para ser procesado
+ a modelar el problema utilizando los algoritmos más actuales de Machine Learning
+ a analizar los resultados
+ a transformar los resultados del análisis en recomendaciones para la mejora del negocio
Todo ello utilizando los lenguajes de programación SQL, R y Python y las técnicas de visualización más avanzadas.

Te asignamos un mentor personalizado

Tu mentor es experto en Data Analytics y en nuestra metodología de aprendizaje. Estará a tu lado durante los 3 meses del Curso de Data Analytics & Machine Learning para resolver todas tus dudas, motivarte y acompañarte en cada proyecto. No será tu profesor, sino tu mentor y se involucrará a fondo en tu proceso de aprendizaje para que alcances el objetivo: iniciar una carrera de éxito como data analyst y adquieras la capacidad de pensar como un profesional de forma autónoma.

Data Analytics Course

Lo que Aprenderás

Cuando descubrí Ubiqum y vi que el programa de Análisis de Datos se basaba en proyectos reales, sabía que este era el curso idóneo para mí.

SQL, Python y R

SQL, Python y R son los lenguajes por excelencia en el Data Analytics. Te permitirán extraer, manipular y representar datos, además de ayudarte a desarrollar estructuras mentales y a adquirir los hábitos de un buen estratega y Data Scientist.

R y Python son dos "Toolbox" en donde encontrarás algoritmos de regresión lineal y no lineal, estadística clásica y programas de machine learning, como Decision Trees o K-Means, herramientas que necesitas dominar para alcanzar el puesto de data analyst al que aspiras.

logo-r Created with Sketch. R
logo-dplyr Created with Sketch. dplyr
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logo-machinelearning Created with Sketch. Machine Learning
logo-datamining Created with Sketch. Data Mining
logo-algorithms Created with Sketch. Algoritmos
logo-rapidminer Created with Sketch. Rapid Miner
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Project 1

En este proyecto aprenderás los fundamentos de un proceso completo de data analytics, recibirás un archivo con datos de ventas y aprenderás a preparar y limpiar los datos para su análisis, a utilizar algoritmos de machine learning y Python para predecir la rentabilidad de los nuevos gadgets que una empresa de distribución de electrónica quiere lanzar al mercado. Y con el análisis de los resultados obtenidos te pediremos que hagas las recomendaciones pertinentes a la dirección del negocio.

¿Cómo predecir la rentabilidad de un nuevo producto?

Data Analytics & Machine Learning

Aurore Paligot

"En solo 1 semana del Curso Big Data y Data Analytics aprendí a aplicar las técnicas de Machine Learning y a presentar las conclusiones de forma efectiva con la ayuda de mi mentor."

Project 2

Tu cliente, una startup del “internet de las cosas”, dedicada a la optimización del consumo energético en los hogares, te pide que le ayudes a descubrir los patrones de gasto energético para conseguir un consumo más sostenible. Podrás resolver este reto mediante R, analizando los datos con visualizaciones complejas, aplicando estadística descriptiva y desarrollando modelos predictivos y análisis de series temporales para alcanzar las conclusiones que te pide tu cliente.

Visualizar Los Patrones de Consumo Energético

Data Analytics & Machine Learning

Carles Castillejo

Es un proyecto realmente complejo que te permite adentrarte de lleno en data analytics avanzado y en el uso de R. El gran desafío está en limpiar y preparar los datos, y en el desarrollo de los modelos predictivos.

Project 3

En el curso Data Analytics, Machine Learning y Big Data no solo analizarás números, también palabras. En este tercer proyecto, tu cliente será una gran empresa de análisis de mercados y tu misión, descubrir qué opinan los usuarios de varios modelos de dispositivos móviles. Te enfrentarás con el mundo del Big Data, accediendo a los billones de páginas web que se almacenan en Amazon Web Services con el objetivo de dar una respuesta bien fundamentada a tu cliente.

Big Data y Sentiment Analysis

Data Analytics & Machine Learning

Pau Pardo

"En este proyecto aprendí a trabajar con Amazon Web Services (AWS) y pude desarrollar modelos para trabajar con Big Data. En Ubiqum no sólo aprendemos lenguajes de programación, sino también procesos avanzados de trabajo con grandes volúmenes de datos."

Project 4

Al finalizar curso Data Analytics y Big Data podrás diseñar desde cero tu propio proyecto de analítica de datos, utilizando datos reales de empresas e instituciones según tus intereses. Siempre con el apoyo y la supervisión de los mentores de Ubiqum.
Este proyecto es opcional aunque recomendable durante la fase de búsqueda de empleo.

Diseña tu Propio Proyecto de Analítica

Data Analytics & Machine Learning

Juan Manuel

"Me interesa explorar hasta qué punto el análisis de datos podría ayudar a mejorar las condiciones de vida en las ciudades, así que decidí investigar qué tan seguras son las calles de Barcelona para los peatones".

Rellena este formulario y recibirás el programa completo del curso de Data Analytics & Machine Learning

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¿Cómo es un día en Ubiqum?

DESDE EL DÍA 1 TRABAJARÁS COMO LO HARÍA UN ANALISTA PROFESIONAL

9:00

Planifica tus tareas del día en Trello

Curso de Análisis de Datos
9.30

Haz un repaso diario (Scrum) al día anterior

Curso de Análisis de Datos
10:00

Diseña y programa tus modelos

Data Analytics & Machine Learning
12:00

Revisa tu trabajo con un Mentor

Data Analytics & Machine Learning
12:30

Prepara las conclusiones y recomendaciones

Data Analytics & Machine Learning
13:00

Hora de comer

Curso de Análisis de Datos
16:00

Redacta la presentación de conclusiones

Data Analytics & Machine Learning
17:30

Presenta tus conclusiones al grupo

Data Analytics & Machine Learning
Las skills que aprendes en Ubiqum Code Academy son muy relevantes en el mercado actual.

Miquel Zelich
Business Analyst en Best en BI Solutions

Precios y opciones de pago

Inicia el curso cuando te decidas.

Te asignamos un mentor personal que te acompañará durante todo el curso de forma personalizada.

Precio

El precio total del curso on-campus es 6.500€

Precio online 4.000€

Planes de Pago

No queremos que la financiación sea un obstáculo:

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Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la tasa de finalización y satisfacción del estudiante?

Nuestra experiencia y nuestros datos:

- Más del 95% de los alumnos terminan el curso

- El 92% consiguen un trabajo durante los dos meses siguientes a completar el curso (en promedio).

- Satisfacción de los alumnos: Puedes leer los testimoniales de nuestros estudiantes para una mejor idea de los resultados de Ubiqum. Todo lo que hacemos en Ubiqum está diseñado para ayudarte a iniciar tu nueva vida profesional como Analista de Datos o Desarrollador Web y Mobile.

¿Cuál es la metodología de aprendizaje de Ubiqum Code Academy?

Ubiqum utiliza un método intensivo de aprendizaje basado en proyectos muy estructurados, diseñados por nuestros expertos. Nuestra metodología se basa 100% en “aprender haciendo”. Trabajarás en proyectos virtuales, similares a los que te enfrentarás en tu futura vida profesional, y los ejecutarás usando las mismas herramientas, procesos y modelos que usan, hoy en día, los profesionales más avanzados, en las empresas mas punteras.

¿Cuánto acceso a los mentores tienen los estudiantes?

Los mentores de Ubiqum son profesionales a tiempo completo que están todos los días en el campus. Los estudiantes tienen un mínimo de una sesión personal diaria de 15 minutos que se complementan con el “stand up meeting" diario con todo el grupo y las revisiones de programación, "code reviews", facilitadas por los tutores. En cualquier caso, todo alumno tiene acceso inmedidato al mentor, en el momento en que se vea atascado en alguna tarea.