Máster en data science y business analytics
Maestría
En línea
*Precio estimado
Importe original en EUR:
5,100 €
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
Formáte para poder llevar a cabo un proyecto de Data Science & Big Data
-
Tipología
Maestría
-
Metodología
En línea
-
Duración
1 Año
En esta oportunidad Emagister trae para ti el Máster en data science y business analytics que imparte IMF-Formación en modalidad online. Este curso responde a las necesidades formativas de aquellos profesionales que sin tener un background técnico quieren introducirse en el mundo del Data Science & Big Data. Lo desarrollas en el correr de un año, mediante un campus virtual en el que encuentras todo el material de estudio necesario. Cuentas además con un servicio de consultas y un tutor personalizado.
En este máster te capacitas para dar respuesta a muchas de las preguntas de negocio. Eres capaz de interpretar datos y tomar decisiones en base a ellos. Adquieres estos conocimientos sin necesidad de un background técnico. Conoces las tecnologías y herramientas necesarias para la gestión de un proyecto de Data Science & Big Data, las distintas aplicaciones en el mundo empresarial con talleres prácticos y las nuevas tendencias dentro del sector.
En Emagister siempre buscamos para ti, las mejores oportunidades, no dejes pasar la de formarte en entornos de simulación reales y con los contenidos más actualizados. Solo haz clic en el botón de “Pedir información” aquí en esta página. Espera a que un asesor se contacte contigo y te guíe en tu proceso de inscripción.
Acerca de este curso
Conocer las tecnologías actuales y las nuevas tendencias de los proyectos de Data Science y Big Data para ser capaz de gestionar un proyecto de este tipo. Iniciarse en las nuevas tendencias dentro del sector. Comprender las aplicaciones de este tipo de proyectos de manera sectorial con estudio de casos y talleres prácticos.
Perfiles con carrera universitaria en campos no relacionados con STEM o profesionales con al menos 3 años de experiencia en el entorno empresarial. Este programa no requiere de conocimientos informáticos ni se necesitan lenguajes de programación, dado que está centrado en la aplicación de los datos al negocio y a la toma de decisiones, una vez superadas las fases de recopilación, tratamiento y almacenamiento de datos.
Titulación o Experiencia profesional (consulta condiciones).
Máster diseñado por un comité de expertos compuesto por doctores y profesionales en activo de empresas líderes en el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Big Data como son Indra y Minsait. Su experiencia avala la idoneidad de los estudios y las competencias que se adquieren, ya sea para la incorporación al mundo laboral o para la mejora profesional en el sector. Este equipo de expertos, además de participar en el comité de diseño de programas formativos, colabora en la tutorización e impartición de las sesiones de máster.
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Base de datos
- Inteligencia artificial
- Científico de datos
- Procesamiento de datos
- Modelos analíticos
- Estadística de datos
- Tratamiento de datos
- Probabilidad estadística
- Inferencia estadística
Programa académico
1 Las herramientas del científico de datos
- 1. Fundamentos de Python
- 2. Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.
- 3. Procesamiento de datos y visualización con Python
- 4. Fundamentos de R
- 5. Paquetes de R
- 6. Procesamiento de datos y visualización con R
2 La ciencia de datos. Técnicas de análisis, minería y visualización
- 1. El ciclo de vida del dato
- 2. Calidad del dato
- 3. Preparación y preproceso de datos
- 4. Modelos analíticos
- 5. Herramientas y técnicas de visualización
3 Estadística para científicos de datos
- 1. Lenguaje y tratamiento de datos
- 2. Análisis exploratorio de datos
- 3. Probabilidad e inferencia estadística
- 4. Modelos lineales y aprendizaje estadístico
- 5. Regresión logística, modelos restringidos de Ridge y Lasso y gradiente
4 Aprendizaje automático
- 1. Herramientas para machine learning
- 2. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
- 3. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
- 4. Modalidades y técnicas de deep learning
- 5. Soluciones en la nube para machine learning
5 Inteligencia artificial para la empresa
- 1. Introducción a la inteligencia artificial
- 2. Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
- 3. Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones
- 4. Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- 5. Sistemas de recomendación y aplicaciones
6 Tecnología y herramientas Big Data
- 1. Hadoop y su ecosistema
- 2. Spark. Fundamentos y aplicaciones
- 3. Bases de datos NoSQL
- 4. Plataforma Cloud
7 El trabajo del científico de datos: pasos y técnicas en el análisis. Storytelling
- 1. Introducción: conceptos de data science
- 2. Pasos en el análisis de datos
- 3. Storytelling: poner en valor y transmitir los resultados del análisis
8 El proceso de aprendizaje automático: qué es y qué no es. Dónde aplicar la inteligencia artificial
- 1. Concepto de aprendizaje automático
- 2. Cómo conseguir que siga aprendiendo
- 3. Casos de uso típicos
9 Nuevas tendencias: process mining, MLOPs, cloud
- 1. Process mining
- 2. Cloud
- 3. MLOps
10 Trabajo de fin de máster (TFM)
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
Máster en data science y business analytics
*Precio estimado
Importe original en EUR:
5,100 €