MEJORA TU POSICIÓN LABORAL CON CIENCIA DE DATOS EN LA NUBE


El mercado laboral está evolucionando rápidamente, y las posiciones mejor remuneradas ya no dependen únicamente de la experiencia tradicional. Hoy las empresas buscan profesionales capaces de trabajar con BIG DATA, construir PIPELINES analíticos y desarrollar soluciones de MACHINE LEARNING y DEEP LEARNING que funcionen en entornos reales.

Dominar herramientas como APACHE SPARK, PYSPARK y TENSORFLOW permite desarrollar soluciones capaces de procesar millones de registros, automatizar análisis y construir modelos predictivos escalables. El verdadero diferencial está en comprender cómo transformar datos en soluciones útiles para negocio utilizando arquitecturas modernas y procesamiento distribuido.

Las oportunidades ya no están reservadas solo para grandes consultoras o especialistas internacionales. Cada vez más empresas necesitan perfiles capaces de integrar datos, modelos e infraestructura, entendiendo el flujo completo desde la PREPARACIÓN de datos hasta el DESPLIEGUE de modelos en PRODUCCIÓN.

No se trata únicamente de aprender algoritmos, sino de adquirir competencias prácticas que permitan resolver desafíos reales. Comprender cómo funcionan las arquitecturas analíticas, cómo optimizar modelos y cómo escalar soluciones de IA es lo que hoy genera mayor valor profesional en el mercado.

¿Y cómo puedo aprender todo esto? 👇

AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este VIDEOCURSO diseñado para resolver todos esos desafíos empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales. Lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida real.

BENEFICIOS

✅ Modelos descriptivos y predictivos de Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning en contextos empresariales
✅ Desarrollo de soluciones con Spark & Tensorflow, las herramientas más usadas en Ciencia de Datos
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un videocurso 100% de laboratorios prácticos
✅ Construcción de modelos clásicos y redes neuronales
✅ Entrenamiento optimizado con tuning automático de hiperparámetros en Spark & Tensorflow
✅ Obtendrás 3 certificaciones: ""Data Scientist on Spark & Tensoflow"", ""Analytics Architect on Spark & Tensoflow"" y ""Analytics Leader on Spark & Tensoflow""
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el videocurso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿Listo para ser un experto en Spark & Tensorflow❓

NO NECESITAS DE EXPERIENCIA PREVIA, en este VIDEOCURSO aprenderás:

✅ CIENCIA DE DATOS Y ARQUITECTURA: Comprende el rol del Data Scientist en entornos empresariales, las diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning, y cómo estructurar una arquitectura cloud moderna con Spark & Tensorflow. Aprende desde cero cómo iniciar un proyecto de Ciencia de Datos.

✅ PREPARACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS: Conecta contenedores de datos. Realiza limpieza, normalización, detección de outliers y creación de nuevas variables. Aplica técnicas de feature engineering y escalado para construir un pipeline de datos reutilizable en Spark.

✅ MODELOS DE MACHINE LEARNING TRADICIONALES: Domina los modelos clásicos de ML como regresión, árboles, KMeans, XGBoost. Aplica técnicas de evaluación, validación cruzada y despliegue con pipelines de Spark MLlib.

✅ DEEP LEARNING CON REDES NEURONALES: Aprende desde cero cómo funcionan las redes neuronales y entrena modelos. Implementa MLPs, ajusta hiperparámetros y despliega redes neuronales en Tensorflow. Incluye técnicas de optimización y regularización para evitar el sobreajuste.

✅ OPTIMIZACIÓN DE MODELOS Y AUTOMATIZACIÓN: Ajusta hiperparámetros con Grid Search y usa AutoML para entrenamientos automáticos. Registra experimentos, y evalúa el desempeño con pruebas sobre los modelos

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

¡Más de 100 sesiones en el VIDEOCURSO!

Conoce el temario de más de 100 sesiones divididas en 8 módulos

  • INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS, IA Y BIG DATA

    • Presentación general del curso y objetivos
    • Roles en la Ciencia de Datos y su valor en la empresa
    • La Ciencia de Datos como soporte a la toma de decisiones
    • Diferencias entre Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial
    • Panorama actual de la Inteligencia Artificial Generativa
    • Ecosistema tecnológico: Spark, TensorFlow, Pandas, GPU y Data Lake
    • Conceptos de Big Data y procesamiento distribuido
    • Arquitecturas modernas de datos
    • Configuración de entornos de trabajo
  • MÓDULO 2: INFRAESTRUCTURA Y ARQUITECTURA PARA MACHINE LEARNING

    • Conceptos de arquitectura on-premise, cloud e híbrida
    • Configuración de clústeres Spark para procesamiento distribuido
    • Preparación de infraestructura con GPU para Deep Learning
    • Gestión de almacenamiento de datos y Data Lake
    • Transferencia de datos entre entornos
    • Configuración de entornos Spark + TensorFlow
    • Fundamentos de integración de datos en arquitecturas analíticas
    • Buenas prácticas de organización de proyectos de IA
  • MÓDULO 3: PREPARACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS CON SPARK

    • DataFrames con PySpark y Pandas: diferencias y casos de uso
    • Procesamiento distribuido vs procesamiento local
    • Limpieza de datos: nulos, tipado, consistencia
    • Creación de variables dummy y encoding categórico
    • Escalamiento, normalización y tratamiento de outliers
    • Preparación de datasets para Machine Learning
    • Construcción de pipelines de transformación de datos
    • Integración de datasets dentro del flujo analítico
  • MÓDULO 4: REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN EN APRENDIZAJE SUPERVISADO

    • Diferenciación entre variables dependientes e independientes
    • División de datos en entrenamiento y validación
    • Algoritmo de Regresión Lineal: mínimos cuadrados y gradiente
    • Árboles de decisión: construcción y principios de impureza
    • Árboles Boosted y comparación con modelos simples
    • Métricas clave: MAE, MSE, RMSE, R², Accuracy, GINI
    • Implementación de modelos supervisados con Spark ML
  • MÓDULO 5: VALIDACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE MODELOS

    • Conceptos de validación cruzada y generalización
    • Calibración de modelos mediante técnicas estadísticas
    • Ajuste de hiperparámetros: grid search y parámetros críticos
    • Calibración de learning rate, batch size y profundidad de red
    • Regularización para evitar overfitting (L1/L2, Dropout)
    • Uso de Azure ML AutoML para entrenamiento automatizado
    • Comparación entre modelos calibrados manualmente
  • MÓDULO 6: APRENDIZAJE NO SUPERVISADO Y CLUSTERING

    • Principios del aprendizaje no supervisado
    • KMeans como algoritmo de clustering más utilizado
    • Preparación de datos para modelos no supervisados
    • Calibración del número óptimo de clústers (K óptimo)
    • Evaluación de resultados y visualización de agrupamientos
    • Aplicaciones reales de segmentación de datos en negocio
  • MÓDULO 7: REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING CON TENSORFLOW

    • Fundamentos del perceptrón y estructuras neuronales
    • Funciones de activación: ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
    • Entrenamiento de redes con descenso de gradiente
    • Implementación de redes neuronales
    • Calibración de capas, activaciones y arquitectura
    • Integración Spark + TensorFlow
    • Redes convolucionales (CNN): tensorización, filtros, pooling
    • Comparativa entre modelos superficiales y profundos
  • MÓDULO 8: DESPLIEGUE DE MODELOS Y PERSPECTIVA PROFESIONAL

    • Publicación de modelos
    • Registro Y aprobación de modelos
    • Consumo y eliminación controlada de modelos en producción
    • Aplicaciones de IA: visión computacional, NLP, IA generativa
    • Introducción a la Ingeniería de Datos para IA escalable
    • Cierre del curso y guía de certificación profesional

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Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

✅EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros mil alumnos nos recomiendan

 

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📋

Requisitos

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

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás los certificados de 'Data Scientist on Spark & Tensoflow', 'Analytics Architect on Spark & Tensoflow' y 'Analytics Leader on Spark & Tensoflow'

🎞️

¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

Se indispensable para tu empresa y ten un alto salario

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Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales