Transforma tu carrera y tu sector gracias a la Ciencia de Datos convirtiéndote en un experto en analítica avanzada, visualización y las últimas tendencias tecnológicas.
Presencial/Online
Horas semanales:
V 16:00h - 20:00h
S 9:00h - 13:00h
60 créditos ECTS
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S 9:00h - 13:00h
Adquirirás las competencias para realizar proyectos de analítica avanzada, combinando técnicas como la Inteligencia de Negocio y el Machine Learning, además de obtener un background tecnológico que te permitirá trabajar en los entornos de datos corporativos de startups y multinacionales gracias al Big Data.
Aprende a manipular datos con Python y SQL o a crear visualizaciones de impacto con PowerBI. Aprende a crear modelos predictivos para clasificación, segmentación o pronóstico a partir de datos de cualquier tamaño gracias a tecnologías como Apache Spark en los entornos más avanzados de Cloud Computing.
El máster es autocontenido pero debes tener ganas de aprender conceptos tecnológicos y científicos. Te recomendamos al menos algo de background en:
Los datos pueden convertirse en casi una filosofía a la hora de pensar, tomar decisiones y actuar de cara a los negocios. Esta corriente cultural es la que ha llevado a empresas como Google, Amazon o Netflix a experimentar un crecimiento exponencial y está implantándose rápidamente en todas las empresas. Descubre una nueva manera de experimentar, prototipar y transformar tu organización.
Lleva los datos a su máximo potencial creando potentes soluciones predictivas y prescriptivas gracias a los algoritmos de Machine Learning. Aprende a crear modelos de clasificación, pronóstico, segmentación, optimización o predicción automatizadas y transforma la manera en la que diagnosticas y tomas decisiones en tu negocio gracias a la Inteligencia Artificial.
¿Sabías que más del 90% de los profesionales están atascados en herramientas de baja productividad como Excel? Conviértete en un cinturón negro del tratamiento de datos gracias a nuevas técnicas y tecnologías que te permitirán extraer y manipular la información de una manera innovadora, ágil y automatizada, desbloqueando el verdadero potencial que hay en tus datos
La visualización de datos es uno de los vehículos de comunicación más potentes dentro de una organización. Descubre como ir un paso más allá en la comunicación de la información gracias a la combinación de tecnologías para crear visualizaciones impactantes, cuadros de mando corporativos, técnicas de comunicación y persuasión para crear historias y métricas de alto impacto en el negocio.
Siempre con casos enfocados en el mercado real y a la vanguardia tecnológica. Serás capaz de realizarlo de manera autónoma, y permitirá realizar un seguimiento de tu rendimiento en el programa.
1. Formación teórica.
Un profesor experto en la materia, con una visión amplia y actualizada del estado del arte, impartirá la formación teórica de cada área de conocimiento.
2. Formación práctica.
Los conocimientos teóricos se llevarán a la práctica mediante talleres en los que el alumno se familiarizará con el manejo de las distintas tecnologías abordadas.
3. Casos de éxito.
Los casos de éxito mostrados en clase permitirán al alumno comprobar que los conocimientos adquiridos ya se están implementando en la actualidad.
Participa en la solución de problemas reales aplicando las técnicas y tecnologías adquiridas hasta el momento, siempre con la guía de tu equipo de profesores expertos.
MBIT School ofrece una comunidad privada única para resolver todas tus dudas e inquietudes técnicas, algo que nunca tendrás en foros públicos de prestigio como stackoverflow
Servicio incluido de acompañamiento hasta la incorporación al mercado de trabajo. Este programa comienza antes del primer día de clase y concluye con tu renovación profesional:
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Conoce a Pablo y Enrique, los directores que te acompañarán en este curso.
Yo trabajaba en banca cuando me incorporé al curso y a lo largo del mismo he podido empezar a trabajar como científico de datos y estar involucrado específicamente con el análisis de texto. Realmente la inserción laboral con Mbit está garantizada.
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