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Máster en Data Science Avanzado

Matriculación EARLY BIRD con beca de hasta el 40% si te matriculas antes del 31 de diciembre
Máster en Data Science Avanzado
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El Máster en Data Science Avanzado se imparte en modalidad presencial en Madrid. Este Master también puede realizarse en modalidad a Distancia. Si deseas... Seguir leyendo

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Si has realizado este curso, ¿por qué no darnos tu opinión?. Si lo haces, estarás ayudando a miles de personas que, como tu en su momento, están intentando cambiar su vida a través de la formación. No hay mejor ayuda, para decidirse entre miles de cursos, que la opinión de una persona que ha vivido la experiencia de cursarlo, miles de personas te lo agradecerán.

Danos tu opinión detallada sobre el Máster en Data Science Avanzado. No olvides decirnos que te pareció el temario del curso, el profesorado, la accesibilidad al equipo del centro para resolver tus dudas y, en el caso de los programas online, la calidad del campus virtual.

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Descripción del Máster

El Máster en Data Science Avanzado se imparte en modalidad presencial en Madrid. Este Master también puede realizarse en modalidad a Distancia.

Si deseas aprenderás de los mejores profesionales en data science, la presente formación es la indicada.

Formándote como un experto en data science obtendrás diferentes conocimientos tecnológico y analíticos, ideales para dominar el uso de la inteligencia artificial y así mismo tomar las mejores decisiones en base a datos.

Becas:
- Matriculación EARLY BIRD con 10% de descuento si comienzas el proceso de admisión en este mes.
- Posibilidades de bonificación a través de FUNDAE.
- Consulta plan de becas 2021.

Metodología:
El método de aprendizaje es mediante el caso de uso, siendo totalmente práctico. Metodología se basa en:
-Casos de uso, que resolverás y que son reales de empresas para ayudarles a sacar conclusiones por el manejo de datos.
-Un enfoque resolutivo y práctico con el que aprendes data science de la práctica a la teoría.
-Profesorado en activo expertos en datos, de grandes empresas y startups especializadas
-Adquisición de una visión de la aplicación de data science en diferentes industrias, con Industry Talks, lideradas por referentes de diferentes sectores.
-Una capa de Human Science para impulsar un pensamiento no solo científico, que permita diseñar soluciones creativas mediante sesiones de Design Thinking y The Brain.

Titulación obtenida
Al culminar de manera exitosa la formación el alumno obtendrá un certificado como Máster en Data Science.Titulación Propia de IMMUNE Technology Institute. Colaboración con BIG ML para certificación de Data Engineer.

Requisitos del Máster

Se recomienda que el participante tenga una base matemática y estadística sólida, así como conocimientos básicos de programación en Python. Aún así, incluimos en nuestro programa académico una introducción a Python para aprovechar al máximo el curso.
Nivel de estudios: Grado, Licenciatura, Diplomatura, Ingeniería técnica o superior, Máster, Posgrado, Doctorado o cursando último curso.

Destinatarios del Máster

La formación se centra en los siguientes perfiles:

-Profesionales que trabajan en el área de datos y quieran adquirir los conocimientos técnicos y analíticos de data science.
-Profesionales que quieran redirigir su carrera profesional hacia el área de data science, con mayor proyección y demanda del sector.
-Estudiantes que quieran complementar sus estudios y especializarse en el área de datos o complementar su carrera con una disciplina tecnológica en auge.
-Matemáticos, ingenieros, estadísticos que quieran especializarse en el área de datos.

Objetivos del Máster

-Prepararte como: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer o Business Analyst.
-Utilizar los datos para crear información relevante y hacer predicciones para la toma de decisiones con criterio.
-Emprender proyectos de big data.
-Analizar datasets con diferentes metodologías usando Python y conocimientos básicos en R.
-Entender y aplicar la IA en diferentes industrias.

Temario del Máster

1. INTRODUCCIÓN A PYTHON Y ENTORNO
-Introducción a la programación: Conceptos básicos de codificación.
-Variables, loops, secuencias.
-Funciones y complex data.
-Gestión de archivos y parseo.
-Introducción a la orientación por objetos.
-Módulos y librerías externas.

2. INTRODUCCIÓN A LA IA Y CLAVE DE MATEMÁTICAS PARA LA IA
-Introducción y conceptos matemáticos claves.
-Álgebra lineal.
-Probabilidad y estadística para Machine Learning.
-Análisis de correlaciones.
-Análisis exploratorio (correlación, análisis de varianza, estadística descriptiva).

3. MANIPULACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS
-Manipulación y Análisis de datos (databases, sql, no sql, apis, webservices, scripting).
-Procesamiento de datos (limpieza y manipulación). Principales conceptos en Python y R (panda, numpy).

4. MACHINE LEARNING SUPERVISADO. CLASIFICACIÓN Y REGRESIÓN
Clasificación:
-Modelo probabilístico (Naive Bayes y Regresión Logística)
-K-NN, Decision trees & Random forest
-XGBoost
-Linear and non-linear regression.
-Resampling Methods, cross validation.
-Overfitting & Bias.

5. MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO

-Agrupación y detección de anomalías
-Asociación de mining
-Modelos de variables latentes y reducción dimensional

6. VISUALIZACIÓN DE DATOS

-Visualización de conceptos de claves
-Librerías más relevantes en Python y R: (matplotlib, ggplot2, plotly, seaborn, bokeh).
-Haciendo uso de gráficas 3D con nvd3 de Python.
-Grafos usando Python NetworkX y PySpark GraphFrames.
-Clave de código abierto y herramientas comerciales.

7. DEEP LEARNING Y REDES NEURONALES
-Introducción al Deep Learning
-Cómo construir una red neuronal
-Conectar densamente una red
-Red Neuronal Convolucional (CNN)
-Red Neuronal Recurrente (RNN)

8. CICLO DE VIDA DE LA IA Y HERRAMIENTAS COMERCIALES
-Ciclo de vida de la IA.
-Sesgos, regulación y tendencias futuras.
-Herramientas o frameworks comerciales de IA (IBM, BIGML…)

Duración del Máster

300h (Part time viernes y sábados)