ANALÍTICA AVANZADA

MÁSTER INTENSIVO CITIZEN DATA SCIENTIST

  • Duración:

    210 horas

  • Horario:

    L a J 18:00h - 21:00h

  • Modalidad:

    PRESENCIAL Y ONLINE (LIVE STREAMING): Todas las sesiones se graban en vídeo
    para su posterior acceso.

Te preparamos para:

Resolver casos de diseño de experimentos, exploración de datos, inteligencia de negocio y aprenderás a crear e interpretar tus propios modelos predictivos de inteligencia artificial

Tener una perspectiva global de la gestión de los datos en las empresas y sus tecnologías asociadas como son el Big Data y el Cloud Computing, profundizando en los nuevos modelos de negocio que estas nos ofrecen

Te capacitará para diseñar e implementar procesos ambiciosos de transformación digital centrados en los datos que transformarán para siempre tus proyectos

Objetivos

Resuelve tus dudas ahora mismo, no esperes más:

91 504 86 00

Rellena el formulario y nosotros nos pondremos en contacto contigo:






    *campos obligatorios


    Plan de
    ESTUDIOS

    Describiremos las metodologías, procesos y tecnologías que
    impulsan los negocios digitales y veremos cómo aplicar correctamente esta transformación a partir de la toma de decisiones basadas en la evidencia. Aprenderemos a analizar datos de manera crítica, a identificar el dato en la naturaleza humana y a transformar nuestras intuiciones en experimentos que generen información valiosa.

    •Introducción a la Ciencia de Datos, procesos y ecosistemas
    •Estudio de casos de éxito
    •Model Thinking
    •Decision Intelligence
    •Diseño de experimentos y métricas
    •A/B Testing

    Un data scientist debe dominar herramientas que le permitan identificar, extraer y manipular todo tipo de información así como transformar y analizar estos datos para responder todo tipo de preguntas mediante la estadística, la visualización y habilidades de
    pensamiento crítico Se trata de una mezcla única de habilidades técnicas, matemáticas y estratégicas que dotan a los profesionales de una visión única que canaliza a través de los datos.

    •Naturaleza del dato, formatos y tecnologías de almacenamiento
    •Herramientas de procesamiento y analítica Low Code
    •Fundamentos del análisis exploratorio
    •Estadística descriptiva e inferencial

    Gracias a los avances en las técnicas de Aprendizaje Automático, a la
    democratización de todo tipo de herramientas y al acceso universal a la
    información somos capaces de crear modelos que nos permitan extender nuestro propio conocimiento y nos aporten una visión más allá de los patrones más evidentes.

    •Introducción al aprendizaje automático
    •Herramientas y entornos Low Code y cloud para Machine Learning
    •Preprocesamiento de la información y feature engineering
    •Modelos supervisados de clasificación y regresión
    •Modelos no supervisados clustering y detección de anomalías
    •Introducción al deep learning procesamiento del lenguaje natural y los servicios cognitivos

    En este módulo profundizaremos en un apartado más técnico de la naturaleza del dato, aprenderemos a identificar los orígenes del dato y a manipular con naturalidad todo tipo de sistemas de información.

    •Introducción a las bases de datos relacionales y al SQL
    •Integración y manipulación de bases de datos con herramientas de
    analítica Low Code
    •Estrategia Cloud Computing para la gestión del dato
    •Arquitecturas Data Warehouse y Data Lake
    •Gobierno y gestión maestro de los datos
    •Introducción al Big Data

    El objetivo final de cualquier proceso de análisis de datos es generar un cambio que estimule la toma de decisiones en la organización, maximizando el retorno y en la mayoría de los casos la curiosidad, con la que vienen más preguntas y más datos para continuar el ciclo de valor. Esto no es posible si el científico de datos no es capaz de traducir sus resultados a ideas que estimulen a su entorno a tomar las decisiones correctas Las habilidades de comunicación de los datos nos permitirán brillar en las últimas fases de nuestros proyectos.

    •Diseño de métricas de negocio
    •Comunicación efectiva de la información
    •Transformación e integración de datos para visualización
    •Generación de cuadros de mando con herramientas de Business
    Intelligence PowerBI , Tableau
    •Storytelling

    Existen una gran cantidad de datos susceptibles de ser capturados para procesos de analítica, para lo que necesitaremos comprender la naturaleza y el lenguaje de dichos sistemas así como disponer de potentes herramientas de automatización que nos ayuden a acceder de manera efectiva a la información.

    •Webservices y APIs
    •Web Scraping y Robot Process Automation (RPA)
    •Conectores e integradores de información cloud
    •Herramientas de productividad para la integración de datos

    Aunque la ciencia de datos es experimental, cuando realizamos un hallazgo singular es habitual que éste deba escalarse y transformarse en un producto o una parte fundamental de este El papel del científico de datos es fundamental en este proceso, en el que se deben supervisar las distintas fases de integración, por lo que es importante disponer de fundamentos en gestión de proyectos y conocer el ecosistema TIC asociado a los datos.

    •Agile y metodologías de proyectos
    •Introducción a la programación y la ciencia de datos con python
    •Control de cambios y monitorización
    •Productivización de resultados de análisis Cuadros de mando web,
    chatbots y webservices mediante Low Code


    Iniciado hacia la mitad del máster, identificamos un caso de negocio sobre el que aplicar de manera transversal todos los conocimientos adquiridos a lo largo del programa, interactuando con el ciclo completo del dato, desde su identificación hasta su puesta en producción.
    El trabajo se realizará en grupos y será presentado en una sesión pública frente a un tribunal.

    METODOLOGÍA MBIT
    Learning by doing 5.0

    Experiencia
    MBIT

    PROFESORES

    BECAS

    SABER MÁS

    Invertimos en tu talento

    TALENT IN
    DATA

    FÓRMATE AHORA Y
    PAGA SOLO EL 50%

    Y EL RESTO CUANDO CONSIGAS TRABAJO

    Proceso de ADMISIONES

    En el proceso de admisión evaluaremos las capaciades del candidato, además de analizar su perfil. Te realizaremos un assessment para que elijas el programa que se adecúa eficazmente a tu desarrollo profesional. Para ello necesitaremos que nos envíes tu CV actualizado y posteriormente realizar una entrevista. En un plazo máximo de 3 días tendrás respuesta del Comité de Evaluación sobre tu aceptación o no como candidato al programa. A partir de esa comunicación podrás formular tu amtriculación en el programa.

    FINANCIACIÓN Y AYUDAS

    Queremos ayudarte a alcanzar tus retos profesionales para ello desde MBIT School ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas, y te ofrecemos ayudar económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro. También contamos con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.

    Resuelve tus dudas ahora mismo, no esperes más:

    91 504 86 00

    Rellena el formulario y nosotros nos pondremos en contacto contigo:






      *campos obligatorios