Características del máster de Data Science en Streaming
Descripción
El Máster de Data Science es uno de los más completos y con mayor éxito del mercado nacional. En apenas cinco años hemos realizado más de 25 ediciones del Máster y formado a más de 700 alumnos. Ahora queremos acercar este máster a todos, y por ello lanzamos la nueva edición del Máster de Data Science en formato 100% streaming con contenidos totalmente adaptados.
- Aulas virtuales con profesores en directo.
- Formato 100% adaptado: mismo temario y misma horas pero ahora en streaming.
- Tutorías personalizas y online.
Vivas donde vivas, convertirte en Científico de Datos, una de las profesiones con mayor demanda del mercado, está al alcance de tu mano.
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.
Formato 100% adaptado
Clases y profesores en directo en nuestras aulas virtuales
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 Analystg
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.
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?
- Preparación de entorno de trabajo: Linux y GIT (en máquina virtual).
- Manipulando las herramientas imprescindibles de linea de comandos de Linux (sort, unique, cut, paste, grep, sed…).
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 scrapping).
- 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.
- Feature engineering con Python.
- Introducción a sistemas de recomendación.
04. Diseño de 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 Google Cloud Platform
- 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
- Big Data con Spark.
- Herramientas para el trabajo remoto: ssh, autenticación.
- Spark sobre Amazon Web Services.
- Spark sobre Google Cloud Platform.
10. Visualización
- Introducción a Tableau y visualización.
- Visualizaciones en Tableau.
11. Resumen práctico de todo el máster
- Claves del éxito de un proyecto de Data Science.
- Kaggle Hackathon.
Hola,soy Igor Arambasic,Head of Data Science en Amadeus y director del Máster en Data Science
Profesores
Noviembre 2020 – 9 meses
Martes, miércoles y jueves
De 19:00 a 21:30 horas | GMT +2
Plazas disponibles: 16 de 30
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Formas de pago y financiación
5% de descuento
del precio final
2 cuotas de 2.997,50 €sin intereses
o
5 cuotas de 1.231,48 €
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91 745 42 90
Esto dicen nuestros alumnos
- Thais Rangel Assistant Profesor en Universidad Politécnica de Madrid
- Israel Herraiz Strategic Cloud Engineer en Google
- Beatriz Arévalo Desarrollo de negocio en Nahitek Digital
- Cristian Colombina Data Scientist y Web Analyst en Coches.com
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- HORARIOS
- L-J, de 18h a 21h
- PLAZAS
- 25 plazas
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