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Máster Avanzado en Data Science del centro IMMUNE Technology Institute

Programa de Máster Avanzado en Data Science

Centro Premium

Modalidad: Presencial
Inicio: A partir del 01/10/2022
Duración 6 meses
Horario: Part time viernes y sábados
Precio: 8500 €
Localización: Madrid

Descripción

Te presentamos el cotizado máster que te ayuda a especializarte en tan solo 6 meses como Data Sciencist, Data Engineer o Data Analyst. Profesiones que se encuentran dentro de los 10 puestos más demandados y con más expectativas de futuro laboral.

El horario está pensado para que puedas compaginarlo con tu vida profesional, con clases presenciales viernes y sábados, apoyado con tutorías online.

Con esta formación, adquirirás las habilidades requeridas por las empresas para los perfiles analistas de datos. Aprenderás a analizar y resolver problemas de negocio gracias a una metodología basada en la resolución de casos reales de la mano de expertos. También, profundizarás en los aspectos matemáticos relacionados con la Inteligencia artificial y el tratamiento de datos a gran escala. Sumado a esto, te adentrarás en lenguajes de programación como Phyton y R, las mejores herramientas para generar algoritmos para la toma de decisiones a partir de base de datos.

IMMUNE Technology Institute es la escuela de referencia en tecnología en España con especializaciones en Data Science & AI, Programming & web, Cybersecurity, Cloud Computing y Blockchain.

A quién va dirigido

  1. Perfiles profesionales interesados en profundizar en un sector en pleno auge.
  2. Estudiantes y recién graduados con conocimiento de programación que buscan especializarse en la ciencia de datos.
  3. Perfiles expertos en TICS que quieren dar un giro a su carrera.
  4. Perfiles orientados a negocio con conocimientos de programación interesados en desarrollar su carrera.

Objetivos

  1. Preparar al estudiante como: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer o Business Analyst.
  2. Comprender los conceptos matemáticos básicos para la aplicación de machine learning.
  3. Hacer uso de entornos de programación como Python para extraer, transformar y analizar datos.
  4. Aprender a construir e implementar los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para resolver problemas de negocio.
  5. Conocer las técnicas en Python y herramientas comerciales más usadas para la visualización de los datos.
  6. Entender cómo se aplican las técnicas de Machine learning y Deep Learning en casos reales en la Industria.
  7. Realizar un Capstone Project con ayuda de expertos en activo del sector y presentarlo ante el jurado.
  8. Preparar al estudiante para obtener las certificaciones requeridas por las empresas: AWS Certified Data Analytics, Google Data Analytics Certificate, IMB Data Analyst Professional, Associate Certified Analytics Professional (Acap), Professional Certification BIGM Certified Engineer.

Temario

0. Fundamentos de programación 

Iniciación al pensamiento lógico.

Estructuras básicas de programación.

Entornos, frameworks y herramientas destacadas.

1. Python para Data Scientists 

Introducción a la programación:

Variables, loops, secuencias.

Code Editor: Visual Studio Code.

Funciones y complex data.

Gestión de archivos y parsing.

Introducción a la orientación por objetos.

Módulos y librerías externas.

2. Matemáticas: Álgebra y estadística aplicadas a la IA

Introducción y conceptos matemáticos claves.

Álgebra lineal.

Probabilidad y estadística para Machine Learning.

3. Manipulación y análisis de datos avanzado

Manipulación y Análisis de datos (databases, sql, no sql, apis, webservices, scripting).

Procesamiento de datos (Limpieza y manipulación)

Librerías de Python (Panda, Numpy).

Funcionalidad básica de R.

Series temporales

4. Visualización avanzada de datos

Conceptos clave de visualización.

Mapas.

Herramientas de visualización comerciales y de open source.

5. Machine Learning Supervisado

Clasificación: Modelo probabilístico (Naive Bayes & Logistic Regression). K-NN, Decision trees & Random forest. XGBoost.

Regresión lineal y no lineal.

Técnicas de remuestreo y validación cruzada.

Sobreajuste & Bias.

6. Machine Learning No Supervisado

Clustering y detección de anomalías.

Minería de datos y asociación.

Modelos de variables latentes y reducción dimensional.

7. Deep Learning y Redes neuronales

Introducción al Deep Learning.

Cómo construir una red neuronal.

Densely connected network.

Red Neuronal Convolucional (CNN).

Red Neuronal Recurrente (RNN).

Redes Adversarias Generativas (GANs).

8. Ciclo de vida de la IA y herramientas comerciales

Cloud.

Ciclo de vida de la IA.

Herramientas comerciales de IA (IBM, BIGML)

Titulación obtenida

Finalizada la formación, recibirás: Título propio del prestigioso instituto tecnológico IMMUNE Technology Institute en Colaboración con BIG ML (Institución puntera en Machine Learning).

El estudiante podrá conseguir las certificaciones más demandadas en DATA SCIENCE.

Requisitos

Se recomienda tener una base matemática y estadística mínima. Y si el estudiante quiere empezar directamente serán necesarios unos conocimientos previos de programación en Python. Si no es el caso, la formación incluye, para el que lo necesite, una introducción a este lenguaje de programación.

Información Adicional

  1. Máster en colaboración con la institución puntera en machine learning BIG ML.
  2. Con una metodología 100% práctica que propone un aprendizaje mediante un enfoque resolutivo y práctico gracias al apoyo continuo de un profesorado en activo expertos en datos, de grandes empresas y startups especializadas.
  3. Empleabilidad del 95%
  4. 84% mejora su situación laboral.
  5. +80 ofertas de empleo diarias.
  6. +4,5 ofertas de empleo por alumno.
  7. Bolsa de empleo de Universia.
  8. Posibilidad de estudiar en remoto: aunque se trate de un máster presencial, también existe la posibilidad de cursar este master en remoto, vía streaming.
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