ANALÍTICA AVANZADA

MÁSTER EXECUTIVE EN DATA SCIENCE PARA PROFESIONALES

  • Duración:

    300 horas

  • Horario:

    M a J 18:00h - 21:30h

    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.

Te preparamos para:

Te proporcionaremos una visión completa de las metodologías de negocio, las disciplinas de toma de decisiones y los diferentes ecosistemas tecnológicos que son necesarios para triunfar en el mundo de los datos.

Te capacitará para diseñar y utilizar métricas de negocio y aplicarlas a procesos de toma de decisiones, diseño de producto y optimización de procesos. Para ello aprenderás a manipular y analizar todo tipo de datos, con un enfoque práctico en el que adquirirás experiencia real y demostrable en técnicas y herramientas muy demandadas como lenguajes de programación para Data Science (Python), Machine/Deep Learning, entornos Big Data y Cloud (AWS, Hadoop, Spark) o herramientas de Business Intelligence
(PowerBI).

Todo ello con un enfoque práctico orientado a la resolución de casos de negocio y proyectos reales que te servirán como portfolio a la hora de aplicarlo en tu puesto de trabajo o de evolucionar en tu trayectoria profesional. Trabajaremos con datos de distinta naturaleza y enfocaremos problemas a distintas verticales como banca, industria, marketing, retail o salud.

Objetivos

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    Plan de
    ESTUDIOS


    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

    METODOLOGÍA MBIT
    Learning by doing 5.0

    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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