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Postgrado en Data Science y Machine Learning

Postgrado

En línea

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Postgrado

  • Metodología

    En línea

Precisiones importantes

¿Qué objetivos tiene esta formación?: Conocer los conceptos fundamentales de las matemáticas y la estadística en la analítica de datos.
Utilizar las herramientas y las técnicas de programación más avanzadas en la analítica de datos.
Capturar y almacenar los datos de forma eficiente y segura.
Desarrollar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones.
Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial.

¿Esta formación es para mí?: El Postgrado en Data Science y Machine Learning proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
Científicos de datos.
Analistas de datos.
Directores de tecnología, CTO.
Responsables de la estrategia digital de datos, CDO.
Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional.
Directores de equipos y Directores de proyecto procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.

Precio a usuarios Emagister:

Sedes y fechas disponibles

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Julio Inscripciones abiertas
Julio Inscripciones abiertas

Materias

  • Acciones
  • Estadística
  • Protección de datos
  • SQL
  • Lenguajes de programación
  • Estadística descriptiva
  • Python
  • Big Data
  • MapReduce
  • Almacenamiento de datos
  • Técnicas de programación
  • Análisis predictivo
  • Machine learning
  • Deep learning
  • Estrategia de datos
  • Aprendizaje Supervisado
  • Analizar datos
  • Intelegencia Artificial
  • Captura del dato
  • Análisis sobre el dato
  • Estudio estadística
  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL
  • Sistemas de almacenamiento Cloud
  • Privacidad del dato
  • Disociación de datos
  • Anonimización de datos

Programa académico

Módulo 1. Conceptos básico de matemáticas y estadística

  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial

Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación

  • Introducción a Python
  • Introducción a R
  • Configuración de ambientes de desarrollo

Módulo 3. Big Data: Captura del dato

  • El dato y cómo capturarlo
  • Del data like al data wharehouse
  • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.

Módulo 4. Big Data: Almacenamiento

  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud

Módulo 5. Protección del dato

  • Privacidad del dato
  • Protección del dato
  • La disociación y anonimización de datos

Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

Módulo 7. Análisis predictivo con Deep Learning

  • Introducción a las Redes Neuronales
  • Herramientas Open Source
  • Redes convolucionales y recurrentes

Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato

  • Sistemas de recomendación
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de sentimiento

Proyecto de Fin de Postgrado

*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.

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