MBIT School

Master Executive en Data Science para Profesionales

MBIT School
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  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Octubre 2018
  • Lugar:
    C/ Infanta María Teresa 23
    Madrid 28016
    España
  • Horario:
    viernes 16h – 21h y sábado 09h – 14h
  • Duración:
    300 Horas
  • Titulación:
    Título de Master Executive en Data Science para Profesionales por MBIT School.

Presentación

Presencial. Todas las sesiones se graban en vídeo para su posterior acceso.

El número de datos crece de forma exponencial y la necesidad de sacar conocimiento de ellos por las empresas, es cada vez mayor. En los últimos años, ha surgido una nueva profesión que se conoce como científico de datos cuyo objetivo es el análisis de dichos datos para la extracción de conocimiento útil que genera valor para el negocio.

Este Máster, te proporcionará una visión completa de los distintos ecosistemas de soluciones, lo que te permitirá obtener resultados independientemente de la herramienta o lenguaje utilizado. Te capacitará para analizar información en entornos Big Data, a través de talleres prácticos que te servirán de experiencia real en cuanto al uso de las tecnologías y algoritmos aprendidos en diferentes sectores empresariales.

Además, aprenderás en profundidad tecnologías, sistemas y lenguajes como R, Python, Spark, además de técnicas en Machine Learning y Deep Learning, sin olvidar herramientas de visualización y reporting como Tableau y PowerBI.

Objetivos

- Al finalizar el programa los alumnos tendrán la capacidad de analizar información en entornos Big Data.

- La visión completa de los distintos ecosistemas de soluciones permitirá al alumno obtener resultados independientemente de la herramienta o lenguaje utilizado.

- Los talleres prácticos servirán de experiencia real de uso de las tecnologías y algoritmos aprendidos en diferentes sectores empresariales.

Programa

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN
Ciencia de Datos.
Introducción a R.
Introducción a Python.

MÓDULO 2. ESTADÍSTICA
Fundamentos de Estadística
Estadística descriptiva
Inferencia
Análisis multivariante

MÓDULO 3. SERIES TEMPORALES
Descomposiciones
Método ARMA
Series Temporales con R

MÓDULO 4. APRENDIZAJE MÁQUINA
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Ejemplos de uso con R
Ejemplos de uso con Python

MÓDULO 5. MINERÍA DE DATOS VISUAL
Introducción y guías
Herramientas comerciales
Herramientas Open Source

MÓDULO 6. BASES DE DATOS
Bases de Datos SQL
Bases de Datos NoSQL

MÓDULO 7. ETL
Descripción del proceso ETL
Taller

MÓDULO 8. PARADIGMA BIG DATA
Introducción
Ecosistemas Hadoop
Hive, Impalam Flume, Sqoop
Spark

MÓDULO 9. APRENDIZAJE MÁQUINA AVANZADO
Procesado del Lenguaje Natural
Aprendizaje reforzado
Introducción al Deep Learning
Ejemplos con Tensorflow

MÓDULO 10. TALLERES PRÁCTICOS SECTORIALES
Marketing Digital. Costumer 360º
Fintech
Internet of Things
Análisis de Redes Sociales
Analítica de Recursos Humanos
Ciberseguridad

MÓDULO 11. PROYECTO FIN DE MÁSTER
Durante todo el ciclo formativo los alumnos realizarán un Proyecto en grupo poniendo en práctica los conocimientos según se adquieren, transformando las ideas iniciales en aplicaciones reales.

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