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Máster en data science en Madrid

Programa de Máster en data science

Centro Premium

Modalidad: Presencial
Duración 420 horas
Localización: Madrid

Descripción

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

Fumándote 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.

A quién va dirigido

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

  • 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

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…)


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

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.

Información Adicional

Becas:

- Matriculación EARLY BIRD con 20% de descuento si comienzas en proceso de admisión en este mes. 

- Aplazar el pago del curso, sin comenzar a pagar hasta Marzo.

- 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.
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