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Programa en Data Science Fundamentals
- Curso |
- Presencial en Madrid
- Prácticas |
- por pronto pago, pago único, early bird, por traer a un amigo, etc
con beca del 25% para usuarios de tumaster/educaweb - 100% financiables por Fundae
6.950 € Beca del 65% para usuarios de tumaster
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Requisitos para la realización del curso:
Los alumnos tienen que tener un grado, licenciatura, ingeniería técnica o superior, etc. terminado
Comentarios:
EL MEJOR PROGRAMA DE DATA SCIENCE DE ESPAÑA
100% práctico desde el primer día, trabajarás con datasets reales aplicando machine learning y resolviendo problemas de negocio.
APLICA DATA SCIENCE DESDE EL PRIMER DIA
Con el program de Data Science Fundamentals asentarás las bases de la ciencia de los datos, yendo desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de análisis predictivo. Usarás Tensorflow, Numpy, Prophet, Spark, Pandas, Keras… además de estadística y Python para poder trabajar con datasets.
Al finalizar este programa, da un paso más ampliando tu formación con el programa Data Science Advanced y podrás conseguir el título de Máster de Data Science.
Temario:
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general
Statistics for DS
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Data Pre-processing
Requisitos para la realización del curso:
Los alumnos tienen que tener un grado, licenciatura, ingeniería técnica o superior, etc. terminado
Comentarios:
EL MEJOR PROGRAMA DE DATA SCIENCE DE ESPAÑA
100% práctico desde el primer día, trabajarás con datasets reales aplicando machine learning y resolviendo problemas de negocio.
APLICA DATA SCIENCE DESDE EL PRIMER DIA
Con el program de Data Science Fundamentals asentarás las bases de la ciencia de los datos, yendo desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de análisis predictivo. Usarás Tensorflow, Numpy, Prophet, Spark, Pandas, Keras… además de estadística y Python para poder trabajar con datasets.
Al finalizar este programa, da un paso más ampliando tu formación con el programa Data Science Advanced y podrás conseguir el título de Máster de Data Science.
Temario:
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general
Statistics for DS
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Data Pre-processing
¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Data Visualization
¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning I y II
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets?
Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Entrepreneurship I
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Final Project
La temática podrá ser propuesta por el estudiante o seleccionada de una lista proporcionada por MIOTI.
Duración:
170 horas. 3 meses
Fechas:
Fecha inicio y Fecha fin: febrero a junio o abril a septiembre
...Data Visualization
¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning I y II
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets?
Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Entrepreneurship I
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Final Project
La temática podrá ser propuesta por el estudiante o seleccionada de una lista proporcionada por MIOTI.
Duración:
170 horas. 3 meses
Fechas:
Fecha inicio y Fecha fin: febrero a junio o abril a septiembre
Sede principal del centro
Madrid: C/ Rufino Gonzalez 25 - 28037 - Madrid- Madrid: C/ Rufino Gonzalez 25 - 28037 - Madrid
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