Máster en Data Science

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Máster en Data Science 33ª edición

- Barcelona -
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  • calendario

    Comienzo

    11 de noviembre - 230 horas -
  • moneda

    Precio

    6.995 € - Ayudas y Becas disponibles -
  • reloj

    Horarios

    A medida - Vie: 17 - 22 h / Sáb: 9 - 14 h -
  • Foment Formació | Av. de Francesc Cambó, 10, 08003 - Barcelona

Disfrutarás de acceso exclusivo a nuestra bolsa de empleo

Descripción del máster

Los grandes volúmenes de datos que se manejan hoy por hoy requieren de perfiles expertos que sepan manejar, analizar, interpretar y exponer datos para poder tomar buenas decisiones de negocio.

Gracias a la metodología Learning by Doing de KSchool, totalmente práctica, basada en casos reales y enfocada al mundo laboral, aprenderás cómo trabaja un Data Scientist de la mano de los mejores profesionales expertos en el sector.

Aprende con este Máster en Data Science las técnicas más avanzadas de análisis de datos con Python y R, Machine Learning, Deep Learning… con profesores con amplia experiencia que actualizan la formación cada año para adaptarse a lo que buscan las empresas.

Objetivos

  1. Aprenderás a recopilar datos, identificar donde se encuentran y a reconocer su estructura
  2. Escribirás tu propio código para analizar grandes cantidades de datos
  3. Lograrás convertir datos a gran escala en productos y servicios.
  4. Sabrás como desarrollar dashboards interactivos para presentar la información recopilada.

A quién va dirigido

Para poder cursar esta formación no se requiere ninguna titulación previa. Sin embargo, es necesario que el alumno cuente con conocimientos previos de programación en Python y con una base de conocimientos estadísticos.

La evaluación de estos conocimientos previos se hará a través del currículum del alumno o a través de una prueba de nivel. Si el alumno no dispone de los conocimientos previos exigidos, puede prepararse a través de nuestros cursos introductorios y aprobarlos.

Si te matriculas en nuestro Máster en Data Science, el curso de Python puede ser totalmente gratis para ti. ¡Pregúntanos!

Salidas profesionales

  • Data Scientist
  • Business Intelligence
  • Business Analyst

Formación previa

Si tu objetivo es convertirte en data scientist, pero a día de hoy no tienes el perfil adecuado, ¡empecemos desde el principio!
Ponemos a tu disposición dos módulos temáticos introductorios en Programación y Estadística. Dependiendo de tu perfil puedes hacer los dos, uno solo o acceder directamente al Máster.

Programación

Introducción a la Programación con Python para Data Science

Estadística

Introducción a la Estadística para Data Science

Temario del Curso: Data Science

01. Introducción: Data Science Essentials

  • ¿Qué es el Data Science? ¿Por qué es importante? ¿Quiénes son los profesionales que se dedican a ello?
  • Preparación de entorno de trabajo: Linux y GIT (en máquina virtual).
  • Manipulando las herramientas imprescindibles de linea de comandos de Linux (sort, unique, cut, tr, grep, sed, zip, bz2, tar…).

02. Data Hacking con Python

  • Introducción a Python (Jupiter Notebook).
  • Álgebra y métodos numéricos en Python (Numpy).
  • Estadística con Python.
  • Data Science con Python (Pandas, Dataframes).
  • APIs y web scraping con Python.
  • Visualización de datos con Python: Matplotlib, Seaborn, Vegalite y Altair.
  • Caso práctico: Data Science Challenge.

03. Machine Learning con Python

  • Aprendizaje supervisado con Python. Máquinas de vector soporte (SVM). Gradient boosting machines. Árboles y bosques. K-vecinos.
  • Aprendizaje no supervisado con Python.
  • Model Evaluation and improvement.
  • Feature engineering con Python.
  • Introducción a sistemas de recomendación.

04. Diseño de Producto de Datos

  • Claves para plantear y llevar a cabo el proyecto de desarrollo de un producto de datos.

05. Deep Learning

  • Introducción a Deep Learning: Python, Keras y Tensorflow.
  • Construcción de modelos predictivos basados en redes neuronales.

06. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

  • Procesamiento del Lenguaje Natural.
  • Acceso a recursos lingüísticos y colecciones de datos.
  • Librerías de PLN en Python: NLTK, TextBlob y spaCy.

07. Machine Learning con BigQuery

  • Google Cloud Solutions for Big Data & Machine Learning.
  • Análisis del marketing digital, Geo Analytics y Machine Learning con BigQuery (SQL).

08. Data Hacking con R

  • Introducción a R.
  • Manejo y limpieza de datos con R.
  • Visualización de datos con R.
  • Aprendizaje supervisado con R.
  • Aprendizaje no supervisado con R.
  • Series temporales con R.

09. Big Data con Spark

  • Primeros pasos con sistemas distribuidos: MapReduce.
  • SparkSQL y DataFrames.
  • Portar un análisis local a Spark.
  • Trabajar con clusters remotos.
  • Machine Learning en Spark: Models, Transformers, Pipelines.

10. Visualización

  • Introducción a Tableau y visualización.
  • Visualizaciones en Tableau.

11. Data Storytelling

  • Cómo simplificar las visualizaciones y transmitir efectivamente el mensaje.

12. Resumen práctico de todo el máster

  • Kaggle Hackathon.

Hola, soy Alberto Rubio,

Senior Data Scientist en SCRM para LIDL y director del Máster en Data Science

Noviembre 2022

Viernes de 17 a 22 horas

Sábados de 9 a 14 horas

 

Plazas disponibles: 9 de 25

Abierto

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Ayudas y Becas para alumnos y empresas

Queremos que estudies con nosotros, por eso tenemos una serie de ayudas y becas con las que queremos hacerte más fácil el pago de tu formación.

 

Si te encuentras en situación de desempleo o ERTE debido a la COVID-19, contamos con becas de 1.200  €. Esta beca no es acumulable a otras ofertas o descuentos y el alumno deberá acreditar que se encuentra en alguna de estas situaciones en el momento de hacer su matrícula.

 

Además, para aquellos que trabajan por cuenta ajena, el Máster de Data Science en Barcelona de KSchool es bonificable a través de FUNDAE (antigua Fundación Tripartita).  Desde KSchool realizamos la gestión sin ningún coste adicional para la empresa ni para el alumno. Lo trámites han de hacerse máximo 10 días antes de que comience el curso.

Bolsa de Empleo

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OFERTAS DE EMPLEO Y PRÁCTICAS

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CONTRATOS DE EMPLEO

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NUEVAS OPORTUNIDADES LABORALES

96%

de nuestros alumnos está trabajando. Muchos de ellos gracias a la Bolsa de Empleo.

Esto dicen nuestros alumnos del master en data science

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencias hay entre la modalidad presencial y streaming?

  • La principal, el formato presencial requiere que acudas a clase, por lo que solo podrás cursarla si estás en Madrid o Barcelona, y siempre que tengas disponibilidad los viernes por la tarde y sábados por la mañana.
  • El formato streaming es para todos aquellos que tengan una buena conexión a internet, ya sea desde Granada, Teruel o Cuenca. Las clases se imparten entre semana en horario de tarde

¿Qué pasa si no puedo acudir a una clase?

  • En la modalidad presencial te ofreceremos la opción de recuperar esa clase en otra edición o modalidad siempre que sea posible.

¿Hay exámenes?

  • ¡No! Durante las clases realizaréis ejercicios prácticos y la evaluación final que nos permitirá ver si habéis adquirido los conocimientos necesarios será el TFM.

¿Qué pasa si suspendo el Trabajo de Fin de Máster?

  • Todo el mundo se merece una segunda oportunidad, por lo que te daremos la opción de realizar una nueva presentación en la siguiente convocatoria. Aunque estamos convencidos de que esto no pasará. Para atrasar la presentación del TFM se deberán tener motivos de peso y no podrá aplazarse más de una edición. En caso de querer realizarla más tarde el alumno deberá abonar de nuevo la tasa de matriculación.

¿Necesito un título universitario para cursar un máster en KSchool?

  • No, no necesitas ningún título previo. Existen formaciones donde si es necesario contar con unos conocimientos básicos, pero no te preocupes por esto ya que antes de realizar la reserva te preguntaremos por tu preparación previa y si fuese necesario te solicitaríamos el CV. ¡Queremos que aproveches al máximo tu paso por KSchool!

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