Máster en Data Science

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Máster en Data Science edición

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    5.995 € - Ayudas y Becas disponibles -
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    A medida
  • Online. Con nuestros profesores de siempre y contenidos 100% adaptados.

Disfrutarás de acceso exclusivo a nuestra bolsa de empleo

Características del máster

Descripción

Este curso de data science online es uno de los más completos y con mayor éxito de KSchool. Desde 2015 hemos celebrado más de 26 ediciones del Máster y formado a más de 700 alumnos. Ahora queremos acercar este máster a todo el mundo y por ello lanzamos la nueva edición del Máster de Data Science en formato 100% online con contenidos totalmente adaptados.

-Profesores en activo.

-Temario 100% adaptado a este nuevo formato.

-Tutorías online.

Ahora, vivas donde vivas, puedes formarte con los mejores en una de las profesiones con mayor demanda del mercado: la ciencia de datos.

Objetivos

  1. Serás capaz de convertir datos en productos y servicios.

  2. Estarás preparado para optar a puestos de Data Scientist, BI y Business Analytics entre otros.
  3. .Aprenderás a escribir tu propio código para analizar ingentes cantidades de datos.

  4.  

    Sabrás desarrollar dashboards interactivos profesionales para presentar la información

Empleo

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, será necesario que sepas programar en Python, que tengas una base en estadística y nociones de lenguaje R.

Salidas profesionales

  • Data Scientist
  • Business Intelligence
  • Business Analyst

Formación previa

No te preocupes si no tienes, a priori, el perfil necesario para convertirte en data scientist, ¡te vamos a ayudar a conseguirlo!

 

En KSchool contamos con dos módulos previos e independientes para que puedas prepararte de cara al máster: nuestro curso de Introducción a la programación en Python y nuestro curso de Introducción a la Estadistica para Data Science. Ambos se imparten en modalidad streaming y es necesario aprobarlos para poder cursar el Máster.

programacion

Programación

Introducción a la Programación para Data Science

estadistica

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 Antonio Pita,Global Head of AI & Analytics en Telefónica IoT & Big Data Tech y director del Máster en Data Science

Metodología KSchool

clases-directo

Clases en directo, además de en diferido

profesores-activo

Con profesores que son profesionales en activo

recursos-didácticos

Recursos didácticos y material complementario

clases-practicas

Clases prácticas y proyectos basados en casos reales

proyecto

Proyecto fin de máster para demostrar lo aprendido

tutor-personal

Tutor personal que guiará a cada alumno

Próximamente – 13 meses

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Consulta con KSchool las diferentes modalidades de pago disponibles (PayPal, transferencia bancaria, etc.) Pregúntanos al realizar tu inscripción.

Ayudas y Becas para alumnos y empresas

Todos aquellos que se encuentren en situación de desempleo o afectadas por un ERTE debido a la COVID-19 pueden acceder a una de nuestras becas de 1.200 € para formarse en nuestro Máster de Data Science Online. Esta beca no es acumulable a otras ofertas o descuentos.

 

 El curso en Data Science Online de KSchool es bonificable a través de FUNDAE (antigua Fundación Tripartita) y desde la escuela llevamos a cabo la gestión sin ningún coste adicional para la empresa ni para el alumno. Es importante tener en cuenta que el plazo máximo para realizar los trámites con FUNDAE es de 10 días antes de que comience el máster.

Preguntas frecuentes

¿Hay horario en las clases en Online?

    La formación en formato online facilita que el alumno pueda recibir la información cuando y desde dónde quiera sin tener que adecuarse a unos horarios pre-establecidos. A lo largo del Máster están calendarizadas una serie de clases en live streaming que sí que serán a una hora concreta, pero éstas quedarán grabadas y se podrá acceder a ellas en cualquier momento.

¿Qué tiempo tendré que dedicarle a la semana al Máster?

El tiempo de dedicación semanal al Máster depende del alumno y de su experiencia previa en los distintos temas impartidos a lo largo de la formación. Se calcula que se deben dedicar un mínimo de 10 horas semanales.

¿Puedo interactuar con el profesor y los compañeros durante el máster online?

Por supuesto. En el Campus Virtual contarás con un foro en el que podrás interactuar con los profesores, con los alumnos, resolver dudas, etc.

Además, las clases en live streaming calendarizadas a lo largo del Máster te permitirán tener la misma interacción con profesores y compañeros que la que tendrías en presencial, pero desde casa a través del ordenador. Durante las clases en directo podrás preguntar a los profesores cualquier duda que tengas al momento.

¿Qué es el Campus Virtual?

    El Campus virtual es la plataforma de formación de la escuela. Accediendo al Campus desde nuestra web tendrás acceso a los cursos activos en los que estés matriculado para poder acceder a todo el contenido.

¿Qué requisitos técnicos se necesitan para seguir las clases online?

Tan solo necesitas un ordenador con buena conexión a Internet. Además, te recomendamos que busques un lugar tranquilo para poder seguir las clases con total atención.

Esto dicen nuestros alumnos

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