Tipología | Master |
Lugar | Madrid |
Duración | 9 Meses |
¿Te gustaría convertirte en un experto en análisis y gestión de datos? Si es así, esto es para ti.
Emagister te presenta este Máster en Data Analytics del Instituto Universitario de Tecnología Aplicada IMF en la modalidad semi-presencial, en el que aprenderás a crear diferentes algoritmos en lenguajes como Python, Ru, entre otros, con el fin de solucionar casos reales y comprender los distintos obstáculos que se pueden presentar a la hora de poner en práctica los algoritmos.
También aprenderás a dominar los fundamentos relacionados con las herramientas del Aprendizaje Automático y del Aprendizaje Profundo o Deep Learning. Tendrás la capacidad de implementar propuestas basadas en el Deep Learning, teniendo en cuenta los temas éticos y legales, así como también las repercusiones socio-económicas relacionadas con la automatización de los procesos en una empresa.
Este máster se implementa bajo el modelo pedagógico Flipped Classroom, que busca trasladar ciertas actividades de aprendizaje fuera del aula de clases, para de esta manera optimizar el tiempo de la clase con el docente, dedicándolo a potencializar los procesos que más requieran de práctica para realizar su ejercicio dentro del aula. Para lograr esto, a cada asignatura se le dedicará una sesión presencial la cual tiene como fin desarrollar actividades practicas dirigidas por el docente. La asistencia a estas sesiones no será obligatoria, por lo que dichas actividades estarán igualmente disponibles de forma virtual para aquellos alumnos que no puedan asistir.
Requisitos | Titulación Universitaria y nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica |
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Titulación | Máster por la Universidad de Alcalá y Máster por Instituto Universitario de Tecnología Aplicada IMF - IUTA Bolsa de empleo y prácticas |
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ConsultarEl claustro de profesores del Instituto Universitario de Tecnologías Aplicadas IMF (IUTA) está integrado por profesionales de reconocido prestigio con experiencia profesional en sus respectivos sectores.