Big Data Academy

✅ FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS, MACHINE LEARNING E I.A. EN LA EMPRESA: Aprende desde cero cómo la Ciencia de Datos contribuye a la toma de decisiones dentro de las organizaciones. Comprende las diferencias entre Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa, y descubre cómo estas tecnologías se aplican en escenarios empresariales reales.

✅ ECOSISTEMA DE CIENCIA DE DATOS E I.A. SOBRE AWS: Explora los principales servicios de Amazon Web Services orientados al almacenamiento, preparación de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Aprende a identificar qué herramientas utilizar según las necesidades de cada proyecto y desarrolla una visión general del ecosistema de Ciencia de Datos e I.A. disponible en AWS.

✅ PREPARACIÓN DEL ENTORNO Y PRIMEROS PASOS EN AWS: Aprende a crear una cuenta utilizando la capa gratuita de AWS, configurar el idioma de la plataforma y navegar por la consola de administración. Conoce cómo realizar el seguimiento de la facturación, organizar tus servicios favoritos y preparar un entorno seguro para desarrollar los laboratorios del curso.

✅ ALMACENAMIENTO DE DATOS CON AMAZON S3: Comprende el funcionamiento de Amazon S3 como servicio de almacenamiento de objetos en la nube. Aprende a desplegar recursos de almacenamiento, organizar datasets y establecer la infraestructura inicial necesaria para desarrollar proyectos de Ciencia de Datos sobre AWS.

✅ DATA PREPARATION CON AWS GLUE DATABREW: Aprende a preparar, transformar y mejorar la calidad de los datos utilizando AWS Glue DataBrew. Desarrolla un caso de negocio práctico en el que crearás datasets y proyectos de preparación, generarás variables dummy, reorganizarás columnas, ejecutarás procesos de transformación y almacenarás el archivo resultante en Amazon S3.

✅ FUNDAMENTOS DE MODELAMIENTO PREDICTIVO Y REGRESIÓN LINEAL: Comprende los conceptos esenciales del aprendizaje supervisado, incluyendo variables dependientes e independientes, entrenamiento y validación de modelos. Aprende la teoría detrás de la Regresión Lineal, el método de mínimos cuadrados y el gradiente descendente, relacionando los fundamentos matemáticos con su aplicación en Ciencia de Datos.

✅ CREACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS CON AMAZON SAGEMAKER: Conoce Amazon SageMaker como plataforma para desarrollar soluciones de Machine Learning sobre AWS. Aprende a crear una cuenta de AWS Builder, desplegar una infraestructura de prueba, preparar datasets y entrenar un modelo predictivo mediante laboratorios guiados en un entorno cloud.

✅ MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING E I.A. APLICADOS A LA EMPRESA: Analiza la importancia del Machine Learning dentro de las organizaciones, el Deep Learning como motor avanzado de predicción y el papel de la Inteligencia Artificial en la transformación de los procesos empresariales. Descubre cómo la I.A. Generativa puede utilizarse como copiloto para incrementar la productividad y apoyar la toma de decisiones.

✅ CALIDAD DE DATOS Y GOBIERNO DE MODELOS: Comprende la importancia de la preparación de datos para asegurar la calidad de la información utilizada durante el entrenamiento. Conoce los fundamentos de Data Governance aplicados al control, seguimiento, seguridad y administración de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

✅ VISIÓN INTEGRAL DEL CIENTÍFICO DE DATOS SOBRE AWS: Finaliza el curso integrando los conocimientos adquiridos sobre almacenamiento, preparación de datos, modelamiento predictivo, Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial Generativa y gobierno de modelos. Desarrolla una visión completa de las capacidades que debe dominar un Científico de Datos para implementar soluciones empresariales sobre AWS.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero mediante explicaciones conceptuales, ejercicios y laboratorios prácticos.