Características del máster
Descripción
El fenómeno del Big Data no solo ha revolucionado las empresas, también se ha impuesto como una de las disciplinas más demandadas por los departamentos de recursos humanos. Y es que estos grandes volúmenes de información requieren de expertos que los sepan manejar, analizar e interpretar para servir a los objetivos de negocio.
Aunque la tendencia actual es la búsqueda de perfiles con estudios en estadística o puramente técnicos, las empresas necesitan perfiles especializados en Data Science que combinen la analítica y la estrategia, por lo que la formación en esta disciplina puede convertirse en un valor diferencial para acceder a estos puestos.
Objetivos
- Serás capaz de convertir datos en productos y servicios.
- Sabrás desarrollar dashboards interactivos profesionales para presentar la información.
- Aprenderás a escribir tu propio código para analizar ingentes cantidades de datos.
- Aplicarás técnicas de machine learning a los datos usando Spark.
96% de alumnos
trabajando en su sector
A quién va dirigido
El máster va dirigido a cualquier persona que quiera convertirse en un data scientist, aunque por su alto contenido técnico, serán necesarios conocimientos previos de programación y de estadística.
Se recomienda haber realizado alguna introducción a la programación en cualquier lenguaje. Los alumnos deberán haber usado Linux o algún otro sistema Unix y conocer la línea de comandos.
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 para Data Science
Estadística
Introducción a la Estadística para Data Science
Temario
01. Introducción
- ¿Qué es el Data Science? ¿Por qué es importante? ¿Quiénes son los profesionales que se dedican a ello
- Preparar el entorno de trabajo: GitHub
- Introducción a Bases de Datos
- Csvtoolkit
02. Lenguajes Para Data Hacking: Python y R
- Introducción a Python y Jupiter Notebook
- Numpy, Pandas, Dataframes y Matplotlib
- Caso práctico: El Data Science Challenge
- Metodologías de modelado. Visión global
- Introducción a R
- Importación y recolección de datos con R
- Manejo y limpieza de datos con R
- Visualización de datos con R
03. Machine Learning y Estadística
- Estadística con R
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Series Temporales
- Data Engineering con R
- Introducción a sistemas de recomendación
- Máquinas de vector soporte (SVM). Gradient boosting machines
- Árboles y bosques. K-vecinos
- Google Cloud Solutions for Big Data & Machine Learning
- Digital Marketing Analytics, Geo Analytics and Machine Learning with BigQuery (SQL)
04. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
- Acceso a recursos lingüísticos y collecciones de datos
- Librerías de PLN en Python: NLTK, TextBlob y spaCy
05. Deep Learning
- Introducción a Deep Learning: Python, Keras y Tensorflow
- Construcción de modelos predictivos basados en redes neuronales
06. Diseño de productos de datos
07. Big Data
- Big Data con Spark
08. Visualización
- Introducción a Tableau y visualización
- Tableau y visualización
- D3.js
- Visualizaciones avanzadas
Hola, soy Israel Herraiz, Strategic Cloud Engineer en Google y director del Máster en Data Science
Profesores
Formas de pago y financiación
1º. Reserva de plaza
500 €
2º. Opciones de pago
SOLO PAGO
5% de descuento
del precio final
CUOTAS
de 3.247,5€
sin intereses
CUOTAS
de 1.333,98€
MÁSTER BONIFICABLE A TRAVÉS DE FUNDAE
Este máster es bonificable a través de FUNDAE (antigua Fundación Tripartita). Si no sabes qué es o cómo funciona la FUNDAE, ponte en contacto con nosotros y te ayudaremos a resolver todas las dudas. Más sobre financiación »
Octubre 2019 – 7 meses
18 de octubre – 23 de mayo
Viernes de 17 a 22 horas
Sábados de 9 a 14 horas
Campus KSchool José Picón
Noviembre 2019 – 7 meses
15 de noviembre – 6 de junio
Viernes de 17 a 22 horas
Sábados de 9 a 14 horas
Melior Diego de León
Noviembre 2019 – 7 meses
29 de noviembre – 20 de junio
Viernes de 17 a 22 horas
Sábados de 9 a 14 horas
MEEU: Chamartín
¿Quieres reservar tu plaza en la próxima edición?
Israel HerraizStrategic Cloud Engineer en Google
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- Octubre, 2019
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- 6.500€ / 210h
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- V, de 17 a 22 h y S, de 9 a 14 h
- PLAZAS
- 18 plazas
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- Septiembre, 2019
- PRECIO
- 595€ / 45h
- HORARIOS
- L – J, de 18h a 21h
- PLAZAS
- 25 plazas
CURSO
Curso de Introducción a la Estadística
Sienta las bases para convertirte en Data Scientist
- COMIENZO
- Octubre, 2019
- PRECIO
- 495€ / 30h
- HORARIOS
- L-J, de 18h a 21h
- PLAZAS
- 25 plazas
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