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Máster en data science en Madrid

IMMUNE Technology Institute

 

Centro Premium

Programa de Máster en data science

IMMUNE Technology Institute
Presencial Inicio: A partir del 01/10/2020 Duración: 420 horas
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Presencial
Impartido en: Madrid

Descripción

Aprenderás de los mejores profesionales con una metodología 100% práctica, datasets de empresas y escenarios reales.

Te formarás con expertos en el área de Data Science de empresas como Endesa, IBM y pequeñas startups se unirán al programa para compartir sus experiencias en su sector. Además podrás acceder a Datatones, Meetups y Networking. Podrás acceder a los puestos más demandados con la red de Corporates de IMMUNE.plica tus conocimientos mediante un proyecto completo de Data Science que presentarás ante un panel de expertos. Podrás usar datasets reales de Iberia, Viewnext, Endesa...

A quién va dirigido

Profesionales que deseen especializarse en Data Science, conocer las principales técnicas de Inteligencia Artificial y su aplicación en diferentes industrias.

Objetivos

A través de este Máster aprenderás todo lo relacionado con Python

Dominarás las tecnología de empresas de empresas como Indra, Cepsa, BBVA, IBM

Temario

1: Intro to Python

En el primer nivel aprenderás:

- Introduction to programing: Basic coding concepts.

- Variables, loops, sequences. Code Editor: Visual Studio Code.

- Functions and complex data.

- File management and parsing.

- Introduction to orientation to objects.

- Modules and external libraries.


2: IA & Machine Learning (ML)

- Introduction and key mathematical concepts for AI.

- Linear Algebra.

- Probability and Statistics for Machine Learning.

- Exploratory Analysis (correlation, variance analysis).


3: Data Manipulation & Analysis

- Data manipulation and Analysis (databases, sql, no sql, apis, webservices, scripting).

- Data preprocessing (cleaning and manipulation). Main libraries in Python y R (panda, numpy).

- Exploratory analysis (correlation, variance analysis, descriptive statistics).


4: Classification & Regression Models

- Data manipulation and Analysis (databases, sql, no sql, apis, webservices, scripting).

- Data preprocessing (cleaning and manipulation). Main libraries in Python y R (panda, numpy).

- Exploratory analysis (correlation, variance analysis, descriptive statistics).


5: Unsupervised Learning

- Dimensionality reduction (PCA, SVD...)

- Latent variables modeling.

- Clustering (kmeans, hierarchical, DBSCAN...).

- Anomalies detection.

- Embeddings.


6: Deep Learning

- Intro to Deep Learning

- Densely Connected Networks

- How to build a neural network

- Convolutional Neuronal Networks (CNN)

- Recurrent Neuronal Networks (RNN)

- Unsupervised deep learning

- Reinforcement Learning


7: Data Visualization

- Key visualization concepts.

- More relevant libraries in Python & R: (matplotlib, ggplot2, plotly, seaborn, bokeh).

- Using graphics in D3 with nvd3 from Python.

- Grafos using Python NetworkX and PySpark GraphFrames.

- Key open source and commercial tools.


8: AI Life Cycle

- AI life cycle.

- Biases, regulation and future trends.

- AI commercial frameworks (IBM, BIGML…)

Titulación obtenida

Máster en data science

Requisitos

No se requiere de documentación específica para la realización del programa.

Información Adicional

Becas:

Contamos con becas a las que pueden acceder los alumnos presentando las correspondientes solicitudes.


1. Envío de la documentación requerida a un correo que se informará en la institución, o a la personas de admisiones de contacto.

2. Entrevista con el Director Académico (parte del proceso de Admisión) y test de competencias necesario para cada programa.

3. Comité de Admisiones evalúa la entrevista y el test por alumno, comunicando la decisión de admitido o no admitido al Comité de Becas

4. En caso de ser admitido, el Comité de Becas evalúa la solicitud del alumno y emite el % de beca a ser otorgado.

5. El equipo de admisiones comunica al/la candidato/a sobre la decisión del Comité de Admisiones y el % de Beca asignado por el Comité de Becas mediante el contrato de matriculación.

6. El postulante debe enviar el contrato firmado y la copia de la transferencia realizada por concepto de pago de matrícula/ reserva de plaza en los próximos 10 días hábiles una vez recibido el contrato.


Las becas propias de IMMUNE acumuladas pueden llegar como a un máximo del 40%, IMMUNE Technology Institute no podrá emitir un % mayor al mencionado.

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