MBIT School

Master Executive en Data Science para Profesionales

MBIT School
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Consultar rellenando el formulario
  • 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.

Programa dirigido a profesionales de cualquier sector que, sin necesidad de tener conocimientos tecnológicos, quieren orientar su carrera hacia el análisis de información utilizando técnicas de Big Data, Data Science y Machine Learning.
Durante el programa formativo los alumnos aprenderán tanto los fundamentos del análisis como los lenguajes y soluciones tecnológicas para implementarlos.

Objetivos

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

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

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

Experiencia Propia. Desde una perspectiva de emprendimiento el Proyecto Fin de Master sirve de experiencia real de todo el programa formativo.

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.
Métodos 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 guias.
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, Impala, Flume, Sqoop
Spark.

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

MÓDULO 9. TALLERES PRÁCTICOS SECTORIALES.
Marketing Digital. Customer 360º.
Fintech.
Internet of Things.
Análisis de Redes Sociales.
Analítica de Recursos Humanos.
Ciberseguridad.

MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MASTER.
Durante todo el ciclo formativo los alumnos realizarán un Proyecto en grupo poniendo en práctica los conocimientos según se adquieren, trasformando las ideas iniciales en aplicaciones reales.

¡Infórmate ahora sin compromiso!

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