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Programa

Blockchain Consultant

Blockdemy imparte Certificación Blockchain Consultant PRO para educar y formar profesiones en la tecnología blockchain.

Aprende blockchain desde cero en sólo 2 semanas. 8 sesiones intensivas que cargarán tu mente de conocimiento para que puedas aprender blockchain, transformar tu vida y carrera profesional.

Contenido

Módulo 01

Historia del dinero y fundamentales de bitcoin y Blockchain Blockdemy Framework

Módulo 02

Hashes, criptografía simétrica y asimétrica

Módulo 03

Protocolos de Consenso, Redes Descentralizadas y Nodos

Módulo 04

Fundamentales de Ethereum y Smart Contracts

Módulo 05

Tipos de Tokens y nuevas tendencias

Módulo 06

DeFi – Préstamos e Inversiones, Gaming – Metaverso

Perfil de ingreso:

Este programa es ideal para:

  • Emprendedores y Consultores de negocios.
  • Arquitectos de Software y Project Managers.
  • Financieros, Abogados, Contadores y Fiscalistas.
  • Periodistas, Educadores y cualquier profesional que busca dominar la tecnología desde cero para explicarla correctamente.

Perfil de egreso:

Al finalizar el programa serás capaz de:

  • Comprender los fundamentales de la tecnología blockchain, analizando los dos principales referentes: Bitcoin y Ethereum.
  • Entender los grandes mitos del ecosistema, examinando los distintos componentes de las Finanzas Descentralizadas, Daos, NFTs y Metaversos.
  • Sintetizar los conocimientos adquiridos para generar una propuesta de negocio utilizando el Blockchain Model Canvas.

Requisitos:

Con el fin de mejorar la experiencia de aprendizaje se recomienda tener:

  • Equipo de cómputo con 4GB de RAM mínimo y navegador de internet actualizado.
  • Conexión estable a internet
  • Cámara y micrófono

Inteligencia Artificial

Contenido del bloque online

Obligatorios

  • Curso de Fundamentos de Programación (3.5 hrs)
  • Curso de Python (12 hrs)
  •  

Opcionales

  • Curso de Base de datos (12 hrs)
  • Curso de Diseño Web (12 hrs)

Contenido del bloque en vivo

Modulo 1. Introducción y preparación

  • Contenidos
  • Introducción y Preparación:
  • Introducción General y Objetivos.
  • Herramientas Necesarias.
  • Introducción a Python Jupyter.
  • Conceptos Básicos.
  • Machine Learning
  • Introducción a Machine Learning.
  • Definición de Conceptos.
  • Fases de un proyecto de Machine Learning.
  • Elecciones de Algoritmo.
  • Tipos de Aprendizajes.
  • Aprendizaje Supervisado.
  • Ejemplos Prácticos.
 
 Modulo 2. Machine Learning
  • Introducción a Machine Learning.
  • Definición de Conceptos.
  • Fases de un proyecto de Machine Learning.
  • Elecciones de Algoritmo.
  • Tipos de Aprendizajes.
  • Aprendizaje Supervisado.
  • Ejemplos Prácticos.
  • Optimizadores.
  • Keras y Tensorflow.
  • Ejemplos Prácticos.

Contenido del bloque en vivo

Modulo 3. Data Science

  • Conceptos básicos.
  • Análisis Exploratorio de Datos.
  • Tipos de Análisis Estadísticos.
  • Ejemplos Prácticos.
 
 Modulo 2. Deep Learning
 
  • Introducción a Inteligencia Artificial.
  • Conceptos Básicos.
  • Deep Learning y Redes Neuronales.
  • Librerías de Inteligencia Artificial.
  • Creación de Redes Neuronales.
  • Entrenamiento de Modelos.
  • Regresión Lineal y Clasificación.