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Máster en Data Science

- Streaming -
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Ahora con descuento de hasta el 15%

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  • calendario
    Comienzo
    10 de noviembre
    - 230 horas -
  • moneda
    Precio
    6.495 €
    - 5% descuento en pago único -
  • reloj
    Horarios
    A medida
    - M-X-J: 19:00-21:30 | GMT +2 -
  • Streaming: 100% adaptado. Clases en directo con nuestros profesores

Disfrutarás de acceso exclusivo a nuestra bolsa de empleo

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
  1. Serás capaz de convertir datos en productos y servicios.
  2. Sabrás desarrollar dashboards interactivos profesionales para presentar la información.
  3. Aprenderás a escribir tu propio código para analizar ingentes cantidades de datos.
  4. Aplicarás técnicas de machine learning a los datos usando Spark.
Streaming

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

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.

programacion

Programación

Introducción a la Programación para Data Science

estadistica

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

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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91 745 42 90

 

Esto dicen nuestros alumnos

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  • L-J, de 18h a 21h
  • PLAZAS
  • 25 plazas

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