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Máster en Data Science & Big Data
- Máster |
- Online y Presencial en Madrid
Becas de hasta el 25%
8.500 €
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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:
APLICA DATA SCIENCE DESDE EL PRIMER DIA
Con el Máster en Data Science & Big Data asentarás las bases de la ciencia de los datos, 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 Máster en Deep Learning y podrás conseguir el título de Máster de Data Science & Deep Learning.
Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
- Consulta nuestro plan de becas MIOTI.
- Tenemos disponible becas de la Fundación Universia.
- Tenemos disponible becas de la Fundación ONCE.
- Bonificable hasta el 100% por Fundae.
Salidas Profesionales:
Estas son algunas de las salidas profesionales más emocionantes que estarán a tu alcance después de este programa.
Data Scientist
Deep Learning Expert
Business Analyst
Data Analyst
Data Engineer
Machine Learning Expert
Chief Data Officer
Business Intelligence Professional
Data Architect, Statistician
Temario:
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.
Statistics for Data Science
Requisitos para la realización del curso:
Los alumnos tienen que tener un grado, licenciatura, ingeniería técnica o superior, etc. terminado
Comentarios:
APLICA DATA SCIENCE DESDE EL PRIMER DIA
Con el Máster en Data Science & Big Data asentarás las bases de la ciencia de los datos, 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 Máster en Deep Learning y podrás conseguir el título de Máster de Data Science & Deep Learning.
Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
- Consulta nuestro plan de becas MIOTI.
- Tenemos disponible becas de la Fundación Universia.
- Tenemos disponible becas de la Fundación ONCE.
- Bonificable hasta el 100% por Fundae.
Salidas Profesionales:
Estas son algunas de las salidas profesionales más emocionantes que estarán a tu alcance después de este programa.
Data Scientist
Deep Learning Expert
Business Analyst
Data Analyst
Data Engineer
Machine Learning Expert
Chief Data Officer
Business Intelligence Professional
Data Architect, Statistician
Temario:
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.
Statistics for Data Science
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?
Bases de Datos
Fuentes de datos / ETL
Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming
Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)
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
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Big Data for Data Science
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
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:
200 horas
...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?
Bases de Datos
Fuentes de datos / ETL
Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming
Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)
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
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Big Data for Data Science
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
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:
200 horas
Sede principal del centro
Madrid: C/ Rufino Gonzalez 25 - 28037 - Madrid- Madrid: C/ Rufino Gonzalez 25 - 28037 - Madrid
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