Máster Executive en Data Science para Profesionales

MBIT School

Descripción

Con este Máster Executive en Data Science para Profesionales, realizarás análisis de datos, usando herramientas analíticas, como R y Python y sus bibliotecas asociadas.

Temario

Módulo 1: Introducción
  • Introducción a la Ciencia de Datos.
  • Gestión y desarrollo de un proyecto basado en datos.
  • Primeros pasos con R.
  • Primeros pasos con Python.
Módulo 2: Estadística Descriptiva, Inferencial y Análisis Multivariante
  • Estadística Descriptiva. Gráficas. Prácticas con R.
  • Inferencia estadística. Estimación con Python.
  • Inferencia estadística. Contraste de hipótesis con R.
  • Preprocesado de datos con R y Python.
  • Preprocesado de datos con Python.
  • Análisis factorial/PCA.
  • Modelos lineales para regresión / clasificación.
  • Regresión no lineal (kernel/polinómica). - Series Temporales.
Módulo 3: Aprendizaje Máquina
  • Aprendizaje Supervisado con R y Python.
  • Aprendizaje no Supervisado con R y Python.
Módulo 4: Minería De Datos Visual
  • Visualización avanzada con Python (Dash/Bokeh).
  • Presentaciones efectivas.
  • Masterclass Casos de negocio.
  • Visualización avanzada con R (ggplot/Shiny).
Módulo 5: Paradigma Big Data
  • Presentación del Paradigma Big Data.
  • Ecosistema Hadoop. HDFS. MapReduce.
  • Arquitectura de sistemas de información.
  • Herramientas cloud: AWS.
  • Introducción al SQL.
  • Bases de datos NoSQL.
  • Proceso ETL.
  • Taller ETL.
Módulo 6: Aprendizaje Máquina Avanzado
  • Procesado del lenguaje natural con Python.
  • Spark. Uso en R y Python.
  • Spark. MLlib Aprendizaje Automático.
  • Spark GraphX. Ejemplos de uso.
  • Introducción al deep learning (DL).
  • Ejemplos de DL con Tensorflow/Keras.
  • BI DL. Aprendizaje profundo en Spark.
  • Aprendizaje reforzado: clásico y profundo. Ejemplos.
  • (GAN) Redes adversariales generativas. Ejemplos.
Módulo 7: Talleres
  • Web scraping. Caso práctico.
  • Taller Fintech.
  • Taller Analítica en Recursos Humanos.
  • Taller Redes Sociales.
  • Taller Ciberseguridad.
Módulo 8: TFM y DATATONES

Destinatarios

  • El máster está orientado a profesionales de cualquier disciplina que desean adquirir los conocimientos tecnológicos y analíticos que les permitan realizar análisis avanzado de la información.
  • Físicos, Matemáticos, Ingenieros, Estadísticos y Economistas, son algunos de los perfiles que pueden realizar este máster. Si tienes duda, nuestro director académico te orientará de tus posibilidades de acabar con éxito este programa.
  • Se recomienda tener una base matemática-estadística y conocimiento previo en bases de datos y programación básica. Si no se tiene, la escuela proporcionará material para que el alumno, al trabajar dicho material, llegue al inicio del curso con los conocimientos necesarios.

Metodología

Todas las sesiones se graban en vídeo para su posterior acceso.

Objetivos

  • Construir, implementar y evaluar problemas relacionados con datos usando los algoritmos apropiados de estadística, Machine Learning y Deep Learning.
  • Resolver problemas basados en datos provenientes de diversas industrias para proveer experiencias en distintos tipos de problemas y soluciones del mundo real.
  • Conocer el ecosistema de soluciones Big Data.
  • Conocer y aplicar el ecosistema cloud de herramientas analíticas.
  • Adquirir conocimientos en Bases de datos SQL, NoSQL.

Profesorado

Enrique Serrano Manuel Sánchez Montañés Jacinto Arias José Antonio Esteban
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Máster Executive en Data Science para Profesionales
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