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MASTER EXECUTIVE EN DATA SCIENCE

PARA PROFESIONALES                               310 horas

CONVOCATORIAS

Marzo 2020.

HORARIO SEMANA

Martes a Jueves de

19:00 -22:00h

HORARIO FIN DE SEMANA

 

Viernes de 16:00 -21:00 h

Sábado de 9:00 a 14:00 h

MODALIDAD PRESENCIAL

Todas las sesiones se graban en vídeo para su posterior acceso.

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.

Presencial 

OBJETIVOS

Realizar análisis de datos, usando herramientas analíticas, como R y Python y sus bibliotecas asociadas.

Conocer el ecosistema de soluciones Big Data.

Construir, implementar y evaluar problemas relacionados con datos usando los algoritmos apropiados de estadística, Machine Learning y Deep Learning.

Conocer y aplicar el ecosistema cloud de herramientas analíticas.

Resolver problemas basados en datos provenientes de diversas industrias para proveer experiencias en distintos tipos de problemas y soluciones del mundo real.

Adquirir conocimientos en Bases de datos SQL, NoSQL.

 
 

Dirigido a

PLAN DE ESTUDIOS

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN

• Introducción a la Ciencia de Datos.

• Gestión y desarrollo de un proyecto basado en datos.

• Primeros pasos con R.

• Primeros pasos con Python.

MÓDULO 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA, INFERENCIAL Y ANÁLISIS MUL TIVARIANTE

​• 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.

Solicita más información 

MÓDULO 3. APRENDIZAJE MÁQUINA 

​• Aprendizaje Supervisado con R y Python.

• Aprendizaje no Supervisado con R y Python.

MÓDULO 4. MINERÍA DE DATOS VISUAL

• Visualización avanzada con Python (Dash/Bokeh).

• Presentaciones efectivas.

• Masterclass Casos de negocio.

• Visualización avanzada con R (ggplot/Shiny).

MÓDULO 5. PARADIGMA BIG DATA 

​​• 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.

MÓDULO 6. APRENDIZAJE MÁQUINA AVANZADO 

​​• 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.

MÓDULO 7. TALLERES

​​• Web scraping. Caso práctico.

• Taller Fintech.

• Taller Analítica en Recursos Humanos.

• Taller Redes Sociales.

• Taller Ciberseguridad.

EXPERIENCIA MBIT

EVA HURTADO

Subdirectora Área de Estudios de Exceltur

Máster Data Science Febrero 2018

“Tras más de una década de experiencia profesional entre el dato y la toma de decisiones, este máster me ha permitido revisar y profundizar en la base teórica/matemática de los modelos y algoritmos. Me ha dotado de nuevas herramientas tecnológicas, habilidades y técnicas analíticas, además de exigirme desaprender y reajustar conocimientos para aproximarme a cualquier proyecto de datos con un enfoque actualizado y muy práctico. Las expectativas se han cumplido, y tras la finalización del máster hemos salido preparados para aportar valor con la ciencia de datos en múltiples áreas y diferentes sectores, ayudando a impulsar la transformación digital y el posicionamiento competitivo de cualquier organización."

CÉSAR IGLESIAS

Técnico en Sistemas de Información de Riesgos en Bankia.

Máster Data Science Octubre 2017

“La formación en Ciencia de Datos adquirida durante el programa recibido en MBIT School está siendo un complemento ideal en mi carrera profesional. Ésta me ha aportado las herramientas necesarias para abordar de forma rigurosa los proyectos centrados en el mundo del dato, eje clave en cualquier plan de transformación digital como los que se están desarrollando en el sector financiero, al cual pertenezco en la actualidad. Asimismo, considero que es un aprendizaje perfecto para aquellos perfiles más junior que quieran desarrollarse en este nuevo panorama, bien dentro de un proyecto en marcha o emprendiendo retos particulares”

MÓDULO 8. TFM y DATATONES

 
 
 

PROFESORES