Gestión ágil de proyectos con Scrum (PSPO I), análisis de datos y aprendizaje automático
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Tipo de titulación: Certificado "Professional Scrum Product Owner (PSPO I) de Scrum.org"
Certificado "Análisis de datos
Certificado "Aprendizaje automático -
Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Scrum.org-Zertifizierung PSPO I - Professional Scrum Product Owner (in englischer Sprache) -
Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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Duración: 12 Semanas
Gestión ágil de proyectos con Scrum: Propietario de Producto (PSPO I)
Conceptos básicos de Scrum (aprox. 2 días)
Definición de Scrum
Control empírico del proceso
transparencia
Revisión
Adaptación
Equipo Scrum (aprox. 1 día)
Propietario del producto
Desarrollador
Scrum Master
Responsabilidades de los resultados
Eventos Scrum (aprox. 4 días)
Caja de tiempo
Sprint
Hecho
Planificación Sprint
Scrum diario
Trabajo de Desarrollo
Revisión del Sprint
Retrospectiva del Sprint
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Artefactos (aprox. 3 días)
Transparencia y verificabilidad
Lista de productos pendientes
Sprint backlog
Incremento
Definición de Hecho
Scrum Product Owner (aprox. 3 días)
Tareas del Scrum Product Owner
Identificación y análisis de requisitos
Priorización y maximización del valor
Revisión del backlog del producto
Gestión de la cartera de productos pendientes (aprox. 2 días)
Formular entradas
Clasificar las entradas
Hacer reconocibles los objetivos y las misiones
Optimizar el trabajo del equipo de desarrollo
Mantener la transparencia del backlog
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y certificación Scrum.org Professional Scrum Product Owner (PSPO I) en inglés (aprox. 5 días)
Análisis de datos
Introducción al análisis de datos (aprox. 1 día)
Modelo de referencia CRISP-DM
Flujos de trabajo de análisis de datos
Definición de inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo
Requisitos y función en la empresa de ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos
Repaso de los fundamentos de Python (aprox. 1 día)
Análisis de datos (aprox. 3 días)
Módulos centrales de Python en el contexto del análisis de datos (NumPy, Pandas)
Proceso de preparación de datos
Algoritmos de minería de datos en Python
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Visualización de datos (aprox. 3 días)
Análisis exploratorio de datos
Perspectivas
Calidad de los datos
Análisis de beneficios
Visualización con Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Narración de datos
Gestión de datos (aprox. 2 días)
Arquitecturas de big data
Bases de datos relacionales con SQL
Comparación de bases de datos SQL y NoSQL
Inteligencia empresarial
Protección de datos en el contexto del análisis de datos
Análisis de datos en un contexto de big data (aprox. 1 día)
Enfoque MapReduce
Spark
NoSQL
Cuadros de mando (aprox. 3 días)
Biblioteca: Cuadros de mando
Estructura y personalización de cuadros de mando
Devoluciones de llamada
Minería de textos (aprox. 1 día)
Preprocesamiento de datos, visualización
Biblioteca: SpaCy
Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Aprendizaje automático
Introducción al aprendizaje automático (aprox. 5 días)
¿Por qué aprendizaje automático?
Ejemplos de aplicación
Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje parcialmente supervisado, aprendizaje por refuerzo
Ejemplos de conjuntos de datos
Conocer los datos
Datos de entrenamiento, validación y prueba
Visualización de datos
Hacer predicciones
Aprendizaje supervisado (aprox. 5 días)
Clasificación y regresión
Generalización, ajuste excesivo y ajuste insuficiente
Tamaño del conjunto de datos
Algoritmos de aprendizaje supervisado
Modelos lineales
Clasificadores Bayes
Árboles de decisión
Bosque aleatorio
Impulso por gradiente
k-vecinos más cercanos
Máquinas de vectores soporte
Campo aleatorio condicional
Redes neuronales y aprendizaje profundo
Probabilidades
Aprendizaje no supervisado (aprox. 5 días)
Tipos de aprendizaje no supervisado
Preprocesamiento y escalado
Transformaciones de datos
Escalado de datos de entrenamiento y de prueba
Reducción dimensional
Ingeniería de características
Aprendizaje múltiple
Descomposición de componentes principales (PCA)
Factorización de matrices no negativas (NMF)
Aprendizaje múltiple con t-SNE
Análisis de clústeres
Agrupación de k-Means
Agrupación por conglomerados
Análisis jerárquico de conglomerados
DBSCAN
Algoritmos de clúster
Evaluación y mejora (aprox. 2 días)
Selección y evaluación de modelos
Ajuste de los hiperparámetros de un estimador
Validación cruzada
Búsqueda en cuadrícula
Métricas de evaluación
Clasificación
Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.
Después de este curso, usted habrá dominado el marco de Scrum y será capaz de gestionar el desarrollo de productos como propietario del producto. Estará familiarizado con los artefactos de Scrum y será capaz de asumir la gestión del backlog.
También puede analizar, visualizar y gestionar datos. También comprenderás el uso de cuadros de mando y minería de textos.
También tiene conocimientos relevantes sobre aprendizaje automático. Conocerá las razones más importantes para utilizar el aprendizaje automático, los ámbitos de aplicación y las distintas categorías y conceptos del aprendizaje automático. Completarás tus conocimientos con habilidades de evaluación y mejora.
Informática, matemáticas, ingeniería eléctrica y personas con un título en ingeniería (empresarial).
Con Scrum, aprenderá un modelo de proceso de gestión de proyectos y productos que se utilizó originalmente para el desarrollo ágil de software en particular, pero que ahora también se utiliza en muchas otras áreas especializadas. Como método escalable de gestión de proyectos y desarrollo, se utiliza con éxito en numerosos proyectos a gran escala con varios cientos de miembros del equipo. El certificado oficial de Scrum.org le proporciona una prueba reconocida internacionalmente de sus cualificaciones como Scrum Product Owner.
El aprendizaje automático se utiliza en numerosos ámbitos de aplicación: el desarrollo independiente de filtros de spam adecuados para Internet, la creación de previsiones precisas de los niveles de existencias en la gestión de la cadena de suministro o el desarrollo de previsiones de compra para clientes individuales o segmentos de clientes en marketing. Los empleados cualificados en el campo del aprendizaje automático pueden trabajar en todos los sectores y, por tanto, están muy solicitados en el mercado laboral.
Dado que las empresas también tienen que gestionar y estructurar volúmenes de datos cada vez mayores para analizar y fijar objetivos para sus procesos empresariales, las competencias en análisis de datos son muy demandadas en todos los sectores.
Concepto didáctico
Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).
Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.
Aula virtual alfaview
Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.
Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).