Big Data

MÁSTER EXECUTIVE EN DATA SCIENCE PARA PROFESIONALES

  • Duración:

    310 horas

  • Horario:

    L a V 9:00h - 14:00h

    V 16:00h - 21:00h
    S 9:00h - 14:00h

  • Modalidad:

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

Este Máster está dirigido a:

El máster está orientado a profesionales de cualquier disciplina que desean adquirir los conocimientos tecnológicos y analíticos que les permitan realizar análisis avanzado de la información.

Físicos, Matemáticos, Ingenieros, Estadísticos y Economistas, son algunos de los perfiles que pueden realizar este máster. Si tienes duda, nuestro director académico te orientará de tus posibilidades de acabar con éxito este programa.

Se recomienda tener una base matemática-estadística y conocimiento previo en bases de datos y programación básica. Si no se tiene, la escuela proporcionará material para que el alumno, al trabajar dicho material, llegue al inicio del curso con los conocimientos necesarios.

Objetivos

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*campos obligatorios

Plan de
Estudios

- Introducción a la Ciencia de Datos.
- Gestión y desarrollo de un proyecto basado en datos.
- Primeros pasos con R.
- Primeros pasos con Python.

- Estadística Descriptiva. Gráficas. Prácticas con R.
- Inferencia estadística. Estimación con Python.
- Inferencia estadística. Contraste de hipótesis con R.
- Preprocesado de datos con R y Python.
- Preprocesado de datos con Python.
- Análisis factorial/PCA.
- Modelos lineales para regresión / clasificación.
- Regresión no lineal (kernel/polinómica). - Series Temporales.

- Aprendizaje Supervisado con R y Python.
- Aprendizaje no Supervisado con R y Python.

- Visualización avanzada con Python (Dash/Bokeh).
- Presentaciones efectivas.
- Masterclass Casos de negocio.
- Visualización avanzada con R (ggplot/Shiny).

- Presentación del Paradigma Big Data.
- Ecosistema Hadoop. HDFS. MapReduce.
- Arquitectura de sistemas de información.
- Herramientas cloud: AWS.
- Introducción al SQL.
- Bases de datos NoSQL.
- Proceso ETL.
- Taller ETL.

- Procesado del lenguaje natural con Python.
- Spark. Uso en R y Python.
- Spark. MLlib Aprendizaje Automático.
- Spark GraphX. Ejemplos de uso.
- Introducción al deep learning (DL).
- Ejemplos de DL con Tensorflow/Keras.
- BI DL. Aprendizaje profundo en Spark.
- Aprendizaje reforzado: clásico y profundo. Ejemplos.
- (GAN) Redes adversariales generativas. Ejemplos.

- Web scraping. Caso práctico.
- Taller Fintech.
- Taller Analítica en Recursos Humanos.
- Taller Redes Sociales.
- Taller Ciberseguridad.

EXPERIENCIA
MBIT

PROFESORES

PROCESO DE ADMISIONES

En el proceso de admisiñon 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.

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