Definir experimentos, recopilar y analizar datos para optimizar la toma de decisiones.
Participar, gestionar y dirigir equipos y proyectos de ciencia de datos.
Aplicar correctamente la transformación digital en distintas verticales.
Identificar y resolver problemas de analítica de datos avanzados.
Extraer, transformar y analizar datos utilizando entornos de programación como Python y SQL.
Construir, implementar y evaluar problemas relacionados con datos usando los algoritmos apropiados de estadística, Machine Learning y Deep Learning.
Comunicar datos de manera efectiva gracias a la creación de cuadros de mando y aplicaciones web.
Conocer las principales arquitecturas de almacenamiento y gobernanza del dato.
Conocer el ecosistema de soluciones Big Data y computación Cloud.
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Analizamos el ecosistema y la filosofía de las empresas que han tenido su éxito gracias a la correcta utilización de los datos. 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 generan información valiosa.
Lo que diferencia a un científico de datos es la capacidad para manipular información de una manera ágil e innata, lo que le permite combinar todo tipo de fuentes de información y generar conocimiento de una manera continuada. La programación nos permite manipular la información de la manera más eficiente posible e integrar rápidamente todo tipo de herramientas en nuestro conjunto de habilidades.
El modelado de los datos es la habilidad más compleja y que más valor aporta al ciclo de vida del dato, donde el experto es capaz de amplificar su capacidad de análisis gracias al uso de algoritmos y modelos para extraer el conocimiento. Es un conocimiento complejo que mezcla una teoría y herramientas complejas con la experiencia y visión de negocio que permita una interpretación correcta que genere retorno para las empresas.
El objetivo final de cualquier proceso de análisis de datos es generar un cambio que estimule la creación de beneficio 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.
El auge de la cultura de los datos nos ha llevado a aumentar la complejidad de muchos problemas en cuanto al volumen o la velocidad de la información que tenemos que procesar. Para enfrentarnos a este fenómeno necesitaremos ser capaces de gestionar las infraestructuras y tecnologías de computación más complejas que existen pero que al mismo tiempo se han democratizado y están al alcance de todos.
Uno de los desafíos en la extracción de la información es que la mayoría de los datos no se encuentran en un formato accesible. Nuestra sociedad genera una gran cantidad de información pensada para ser consumida por personas como el texto o los ficheros multimedia. El auge del Deep Learning nos permite automatizar procesos de interpretación antes reservados solos para la mente humana.
Solo la combinación correcta del talento y la tecnología permitirá a las empresas obtener el máximo valor de sus datos. Para ello es necesario disponer de ambos pero también de una metodología que se adapte al resto de procesos. Con inspiración en las disciplinas de gestión de proyectos Agile el ecosistema de la Ciencia de Datos ha ido perfeccionando sus propias metodologías.
Fase 1: Propuesta de negocio
Fase 2: Adquisición, exploración y modelado
Fase 3: Producto mínimo viable
CEO at Demosense. Coordinador académico de MBIT School
PhD en Machine Learning, cofundador de Taidy.Cloud
CTO en Smart Dyspnea
Doctor en Ingeniería Informática y profesor en la UAM experto en métodos avanzados de Machine Learning
Ingeniero de infraestructuras en la agencia espacial europea
Consultora y formadora en Inteligencia de Negocio y Analista de datos. Partner de Microsoft.
Profesor Universidad Politécnica de MAdrid. Experto en Machine Learning
Socio fundador de MBIT School
Director General de Tinámica
Associate Professor Universidad de Valencia
Founder y data scientist en Pattterns
Especialista en Ciencia de Datos
Consultor Business Intelligence
Socio de Analyticae y Socio fundador de Necotia
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.
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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