Características del máster en Data Science
Descripción
Para tomar buenas decisiones de negocio, es necesario que éstas estén basadas en datos. Por ello, las empresas buscan cada vez más profesionales especializados capaces de manejar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos.
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 y con una metodología práctica.
Además, ahora con nuestra nueva modalidad PRESENCIAL HÍBRIDA tendrás aún más motivos para elegir KSchool para formarte como data scientist:
+ comodidad: si un día no puedes ir a clase, puedes conectarte y asistir en live streaming.
+ repaso: grabamos las clases, así que podrás volver a verlas las veces que quieras
+ conocimientos: organizamos clases magistrales extra a lo largo del máster.
+ contenidos: recursos extra en cada módulo para afianzar y ampliar lo aprendido desde casa.
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
La modalidad de formación más completa
PRESENCIAL HÍBRIDO
A quién va dirigido
Este Máster de Data Science está dirigido a cualquier persona que quiera convertirse en uno de los perfiles más demandados del mercado: el Data Scientist.
Se trata de un Máster con alto contenido técnico y, aunque no es necesario tener una formación previa, sí que necesitas conocimientos básicos de programación en Python y de estadística. En KSchool contamos con cursos previos de Python y Estadística que pueden ser totalmente gratis para ti, ¡pregúntanos!
Todos los alumnos deberán pasar una prueba de acceso, hayan hecho el curso previo o no, para demostrar que cuentan con una base previa de programación.
Salidas profesionales
- Data Scientist
- Business Intelligence
- Business Analyst
Salario medio en
España
42.000 euros
bruto/año
Un Senior Business Intelligence Analyst puede recibir un salario de entre 27.000 y 57.000 euros al año, según datos de LinkedIn Salary.
Hola,soy Igor Arambasic,Head of Data Science en Amadeus y director del Máster en Data Science
Formación previa
Si tu objetivo es convertirte en Data Scientist, pero a día de hoy no tienes el perfil adecuado, ¡empecemos desde el principio! Si te matriculas en cualquiera de nuestros cursos previos, descontaremos el precio de tu matrícula del Máster, ¡te salen totalmente gratis!
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.
Python
Introducción a 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.
Metodología
Prueba de nivel en Python,
para que puedas sacar el máximo partido al máster.
Clases presenciales, en live streaming y grabadas. Material extra. Trabajo de Fin de Máster
Eventos y networking,
para que sigas ampliando tus contactos profesionales.
Clases prácticas con metodología Learning By Doing en las que trabajarás con datos y proyectos reales.
Profesores
Octubre 2022
Viernes 17 a 22 horas
Sábado 9 a 14 horas
Plazas disponibles: 18 de 25
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Formas de pago y financiación
5% de descuento
del precio final
5 cuotas de 1.299 €
sin intereses
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Ayudas y Becas para alumnos y empresas
En KSchool contamos con becas individuales de 1.200 € para personas que quieran formarse en el máster de Data Science en Madrid pero que se encuentren actualmente en situación de desempleo o afectadas por un ERTE debido a la situación de la COVID-19. El beneficio de estas becas no es acumulable a otras ofertas y descuentos activos.
Por otro lado, si lo que quieres es formarte con la ayuda de tu empresa, este máster es bonificable a través de FUNDAE (antigua Fundación Tripartita) y desde KSchool realizamos la gestión sin ningún coste adicional para la empresa ni para el alumno. Por favor, ten en cuenta que el plazo máximo para realizar el trámite es de 10 días antes de que comience el curso.
Esto dicen nuestros alumnos del master en data science
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Thais Rangel Assistant Profesor en Universidad Politécnica de Madrid
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Israel Herraiz Strategic Cloud Engineer en Google
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Beatriz Arévalo Desarrollo de negocio en Nahitek Digital
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Cristian Colombina Data Scientist y Web Analyst en Coches.com
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