Entenderás conceptos clave y obtendrás una visión sobre el valor y uso estratégico de los datos.

Trabajarás la introducción a Data Analytics, su historia y evolución, los conceptos básicos y la terminología, el impacto de los datos en las estrategias de negocio, la ética y privacidad, la introducción a bases de datos, Big Data (10Vs), Machine Learning y el desarrollo de producto con Data Analytics.

Te sumergirás en los conceptos básicos de programación en Python, desde las variables hasta listas, bucles y funciones, entendiendo también cómo funcionan sus librerías.

Aprenderás Python para el análisis de datos, los fundamentos básicos de programación, variables, tipos de datos, operadores, sentencias condicionales y bucles, además de funciones, módulos, manejo de archivos y las principales librerías para Data Analytics como Numpy y Pandas.

Entrarás de lleno en el mundo de la estadística descriptiva y aprenderás a visualizar y comunicar resultados con datos.

Trabajarás estadística descriptiva, introducción a Matplotlib, comunicación de resultados con datos, probabilidad para análisis de datos, correlación, causalidad y significancia, desarrollando Data Analytics con criterio estadístico.

Aprenderás a limpiar, transformar, analizar y unificar datos de diferentes fuentes para convertirlos en información útil.

Este módulo trabaja limpieza de datos, visualización y transformación de datos, análisis exploratorio de datos y cómo pasar del análisis exploratorio a la acción.

Te introducirás en SQL y en su uso dentro del mundo del Data Analysis para trabajar con bases de datos de forma estructurada.

Aprenderás bases de datos y SQL, queries, filtros, ordenación y operadores, además de Google Cloud Platform, BigQuery y una introducción a bases de datos noSQL y MongoDB.

En este módulo aprenderás todo sobre la visualización de datos, desde la construcción de dashboards hasta la definición de KPIs y reports.

Trabajarás data visualization, dashboards en Looker Studio, reports y storytelling, además de herramientas como Tableau y Power BI para comunicar insights de forma clara y efectiva.

Aprenderás los fundamentos teóricos de Chat GPT y los modelos grandes de lenguaje para sacarles el mayor rendimiento en el campo de los datos.

Verás introducción a los LLMs, prompt engineering, herramientas y técnicas de LLMs en Data Analytics, y cómo acelerar el análisis de datos a velocidad 10x.

Te sumergirás en el fascinante campo del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, explorando las principales técnicas, herramientas y modelos.

Trabajarás Inteligencia Artificial y Machine Learning, algoritmos de Machine Learning, evaluación y sesgos, así como modelos y soluciones ready to use.

Conocerás las principales tendencias del sector de los datos y las diferentes salidas profesionales vinculadas a Data Analytics.

Aprenderás sobre Git y creación de portfolios en GitHub, aspectos legales y éticos en el uso de datos, tendencias de mercado y cómo buscar trabajo en posiciones relacionadas con Data Analytics.

Te adentrarás en el core del programa, aprendiendo aprendizaje supervisado y no supervisado para trabajar con datos etiquetados y no etiquetados.

Aprenderás a clasificar, hacer regresión, evaluar modelos, balancear datos y predecir series temporales, además de comprender algoritmos clave, técnicas de clustering, Prophet y collaborative filtering.

Construirás aplicaciones de Deep Learning en ámbitos como Computer Vision, Natural Language Processing y Reinforcement Learning.

Trabajarás Neural Networks, procesamiento de información no estructurada como imagen, texto, vídeo y sonido, construcción de agentes de Inteligencia Artificial y Ethics & AI.

Aprenderás a crear y desplegar agentes inteligentes usando LLMs, LangChain y workflows autónomos, integrando herramientas y aplicándolo a un caso de uso real.

Verás fundamentos de IA generativa, modelos de lenguaje, diseño de prompts, optimización del rendimiento, construcción con LangChain, RAG, herramientas externas, diseño de agentes y desarrollo de un agente inteligente personalizado.

Transformarás tus modelos en soluciones escalables, aprendiendo a llevar proyectos de Data Science a producción.

Trabajarás herramientas de MLOps, introducción al cloud, gestión de proyectos de Data Science, operación de modelos a escala, model serving con Flask y cloud, Machine Learning como servicio, además de aspectos legales, éticos y tendencias de mercado.

Pondrás a prueba todo lo aprendido a través de un proyecto grupal dividido en dos fases, con el que entenderás cómo se trabaja en un contexto real.

Podréis escoger entre diferentes problemáticas dentro de un área de negocio y aplicar pensamiento estadístico, análisis de datos, trabajo con bases de datos y Data Storytelling, resolviendo una problemática real acompañado de un profesional en activo.