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Máster en Data Science & Analytics del centro MIOTI. Tech Business School

Programa de Máster en Data Science & Analytics

Centro Premium

Modalidad: Presencial
Duración 8 Meses / 400 Horas
Precio: 16950 €
Localización: Madrid
Becas del 30%

Descripción

Desarrolla al máximo tu perfil profesional iniciando tus estudios en Data Science y Analytics, con el mejor máster del mercado.

El presente máster permite al estudiante, analizar e interpretar los datos para servir a los objetivos de negocio. Las empresas necesitan estos perfiles especializados que combinen la analítica y la estrategia con la parte técnica, por lo que la formación en esta disciplina se convierte en un valor diferencial para los recién graduados.

A quién va dirigido

Personas graduadas en carreras afines, interesados en formarse en el ámbito de Data Science y Analytics.

Objetivos

  1. Estudiar los conceptos básicos de preprocesamiento de datos, Inteligencia Artificial y programación en Python.
  2. Conocer los más recientes modelos de redes neuronales profundas y reconocimiento de imágenes.

Temario

Python for Beginners

Fundamentos básicos de la programación en base Python necesaria para su posterior uso en Data Science y las tecnologías IA.

Data Science with Python

Python como framework del especialista de Data Science. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas y no estructuradas.

Predictive Analytics

Análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series

Data Science Fundamentals

Introducción a conceptos fundamentales de Data Science. Presentación del marco de referencia general.

Data Pre-processing

Pre-procesar adecuadamente datos. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.

Statistics for Data Science

Fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos. Estadística descriptiva, contraste de hipótesis, etc....

Data Visualization

Herramientas para visualización de datos.Introducción a las técnicas y librerías más utilizadas.

Machine Learning I

Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. Construcción de datasets y evaluación de resultados.

Deep Learning 

Conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Se utilizan las herramientas más importantes y se implementan soluciones.

Big Data for Data Science

Análisis de arquitecturas y modelos de adopción con las tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos.

Machine Learning II

Aprendizaje no supervisado. Métodos de clustering, selección de componentes principales, etc.

Computer Vision

Un recorrido desde filtros de procesamiento básico a técnicas de reconocimiento de patrones mediante redes neuronales convolucionales.

Machine Learning III

Técnicas avanzadas de Machine Learning. Revisión del estado del arte actual y el futuro del machine learning.

Natural Language Processing

Conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural.

Power BI 

Aprendizaje de Power BI desde sus tipos de uso hasta el manejo completo de la plataforma. Además, aprendizaje de DAX dentro de Power BI para la obtención de las mejores soluciones.

Data Science for Business

Aplicaciones prácticas del análisis de datos para el negocio. Aplicaciones prácticas de IA para el negocio. 

Entrepreneurship I & II 

Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.

Soft Skills

Expertos profesionales darán una clase magistral de como presentar proyectos y skills de oratoria y negociación.

New Technologies

Iniciación a las nuevas tecnologías emergentes como IoT & 5G, Cloud Computing, Extended Reality, Robotics y Blockchain, web 3.0 y metaverso.

Project Management

Descubrir las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificando los elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución del mismo

Final Project

Aplicaciones prácticas del análisis de datos para el negocio. Aplicaciones prácticas de IA para el negocio. 

Titulación obtenida

Titulación que acredita los conocimientos adquiridos.

Requisitos

  1. Entre 23 a 30 años.
  2. Buen expediente académico.

Recién graduados procedentes de:

  • Carreras técnicas
  • Ingenierías
  • Matemáticas
  • Estadística
  • Física o Química
  • Carreras de negocio 
  • Formación profesional tecnológica

Información Adicional

Oportunidades laborales

  1. Data Scientist 
  2. Data Analyst
  3. Data Engineer
  4. Deep Learning Expert
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