Big Data Academy

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

✅ ECOSISTEMA DE CIENCIA DE DATOS E I.A. SOBRE AZURE: Explora los principales servicios de Azure orientados a Ciencia de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Aprende a identificar qué herramientas utilizar según el tipo de proyecto, desde almacenamiento y preparación de datos hasta modelamiento predictivo, analítica avanzada e integración con soluciones de I.A. en la nube.

✅ INFRAESTRUCTURA DE DATOS EN AZURE: PROYECTOS, REGIONES Y STORAGE: Aprende a crear y administrar proyectos en Azure, comprender el uso de regiones y trabajar con el Storage como servicio de almacenamiento. Desarrolla laboratorios prácticos para organizar datasets, preparar información y construir la base técnica necesaria para proyectos de Ciencia de Datos en Azure.

✅ DATA PREPARATION Y ANALÍTICA CON BIGQUERY: Domina los fundamentos de preparación de datos utilizando BigQuery como plataforma analítica. Aprende a crear bases de datos y tablas, seleccionar columnas, generar variables dummy y estructurar datasets listos para análisis y modelamiento. Aplica estos conceptos en un caso de negocio orientado a la construcción de modelos predictivos.

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

✅ MACHINE LEARNING CON AZURE ML: Construye modelos predictivos directamente sobre Azure ML. Aprende a entrenar modelos, utilizarlos para realizar predicciones y gestionar recursos dentro de un proyecto de Azure. Desarrolla un ejercicio práctico de modelo predictivo que integra preparación de datos, entrenamiento y uso del modelo en un entorno cloud empresarial.

✅ PERFILES PROFESIONALES Y RUTA DE ESPECIALIZACIÓN EN AZURE: Conoce cuáles son los perfiles más atractivos para las empresas dentro del mundo de datos e Inteligencia Artificial. Explora las rutas profesionales de Data Engineer, especialista en Visión Computacional y NLP, Inteligencia Artificial Generativa, Machine Learning y Deep Learning sobre Azure, identificando los siguientes pasos para crecer profesionalmente.

✅ CIERRE Y SIGUIENTES PASOS EN CIENCIA DE DATOS E I.A. EN AZURE: Finaliza el curso integrando los conceptos aprendidos en una visión completa del ecosistema de datos e Inteligencia Artificial en Azure. Obtén una ruta clara para continuar profundizando en Azure ML, Machine Learning, Deep Learning, Ciencia de Datos aplicada e I.A. Generativa en entornos empresariales.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.