Máster en Data Science & Business Intelligence
-
El contenido es amplio y acabas entendiendo las herramientas que hay a tu disposición.
La plataforma es fácil y segura.
Los tutores responden relativamente rápido.
Estoy muy contento con el máster pero no estoy teniendo la facilidad que me vendieron para hacer las prácticas.
← | →
-
Es un máster para ir desarrollándote en estos dos temas.
Las clases son pregrabadas, por lo cual puedes disponer de ellas cuando quieras.
← | →
-
Me ha gustado mucho el curso y la verdad es que tengo poco que sugerir como mejora. Tanto el campus como el desarrollo del curso me han parecido muy satisfactorios. Únicamente quizás, por sacar alguna pega, he echado en falta un poco más de utilizaci...
← | →
Master
Online
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
¡Transforma tus datos en conocimiento con Data Science: El poder para desbloquear el futuro!
-
Tipología
Master
-
Metodología
Online
-
Idiomas
Castellano
-
Horas lectivas
750h
-
Duración
10 Meses
-
Inicio
25/04/2024
-
Campus online
Sí
-
Tutor personal
Sí
-
Clases virtuales
Sí
¿Estás buscando ampliar tus conocimientos en el apasionante mundo del Data Science & Business Intelligence? Esta es la oportunidad que estabas esperando para sobresalir en el mundo de la analítica de datos.
Este Máster en Data Science & Business Intelligence se imparte en modalidad online para que te puedas capacitar desde cualquier parte del mundo. Con una duración de 10 meses, te brindará todas las herramientas y conocimientos necesarios para destacarte en el ámbito empresarial, ademas te brindarán campus virtual, como también tutores personales y clases virtuales. Al culminar se te hará entrega de certificación.
A través de este programa, aprenderás a utilizar las técnicas y herramientas más avanzadas para el análisis de datos, explorando una amplia variedad de temas. Desde la evaluación del nivel de madurez de una organización en términos de análisis de datos, hasta los fundamentos de la analítica, la distinción entre Big Data y Business Intelligence, el desarrollo de proyectos exitosos, la captura y almacenamiento eficiente de datos, y la aplicación de algoritmos y modelos para obtener información valiosa. Además adquirirás las habilidades y competencias necesarias para enfrentar los desafíos del mundo empresarial actual y aprovechar al máximo el potencial de los datos en tu organización. Serás capaz de tomar decisiones estratégicas basadas en información precisa y relevante, lo que te permitirá obtener ventajas competitivas en el mercado.
El Máster en Data Science & Business Intelligence es una oportunidad única que no puedes dejar pasar. ¿Estás listo para transformarte en un experto en el mundo de los datos? El equipo de Emagister se encuentra preparado para responder todas las consultas que tengas.
Información importante
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Graduado escolar / ESO o en último curso, Bachillerato o en último curso, CFGM, FP1 o en último curso, CFGS, FP2 o en último curso, Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Conocer las técnicas más actuales del procesamiento paralelo en entornos Big Data
Adquirir los conocimientos necesarios de programación sobre Python, R y entornos de almacenamiento para poder operar con datos masivos
Aprender los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más utilizados dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como su aplicación en entornos reales
Conocer los distintos tipos de redes neuronales y sus usos más habituales en entornos reales
Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Big Data y Machine Learning
Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
Estadísticos y Matemáticos que quieran desarrollar su carrera en el mundo del Científico de Datos para Marketing
Para cursar uno de nuestros programas deberás poseer una titulación universitaria o experiencia equivalente demostrable.
Finalizados tus estudios, recibirás una titulación por parte de la reconocida institución IEBS.
Nuestra metodología sprint training busca darle prioridad al desarrollo de competencias y a las metodologías ágiles como método de aprendiza, busca capacitarte, a través de la práctica, en las funciones de un profesional en su día a día.
Un asesor de Emagister se contactará contigo para indicarte los pasos a seguir o asesorarte en tus dudas.
Emagister pone a tu disposición una variada oferta laboral adaptada a tus requerimientos y preferencias.
Ingeniero de datos. Analista de datos. Científico de datos. Visualización de datos. Ingeniero de aprendizaje automático.
Contacta con un asesor de Emagister para más información sobre este tema.
Contacta con un asesor de Emagister para más información sobre este tema.
Debes hacer clic en el botón "Pide Información" y un asesor se contactará contigo para guiarte en los pasos a seguir para matricularte.
Opiniones
-
El contenido es amplio y acabas entendiendo las herramientas que hay a tu disposición.
La plataforma es fácil y segura.
Los tutores responden relativamente rápido.
Estoy muy contento con el máster pero no estoy teniendo la facilidad que me vendieron para hacer las prácticas.
← | →
-
Es un máster para ir desarrollándote en estos dos temas.
Las clases son pregrabadas, por lo cual puedes disponer de ellas cuando quieras.
← | →
-
Me ha gustado mucho el curso y la verdad es que tengo poco que sugerir como mejora. Tanto el campus como el desarrollo del curso me han parecido muy satisfactorios. Únicamente quizás, por sacar alguna pega, he echado en falta un poco más de utilizaci...
← | →
Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Ian López Sales
Opinión verificadaVioleta Gracia
Opinión verificadaUsuario anónimo
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 13 años en Emagister.
Materias
- E-business
- Database administrator
- Bases de datos2
2 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Microsoft SQL Server 2012
- DataBase Developer
- Big Data
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Business Intelligence
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Customer analytics
- Marketing
- Power BI
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
Temario
En el momento de formalizar tú matrícula accederás al módulo previo de preparación donde entrenaremos tu capacidad de "aprender a aprender" en nuestra plataforma, junto con las habilidades clave para el profesional digital, fundamentales durante el transcurso del programa.
- Habilidades Digitales
- Productividad: Organización y Gestión del Tiempo
- Pensamiento Crítico y Creatividad (Ética)
- Actitud Emprendedora
Módulo 1. Introducción a los lenguajes de programación
- Fundamentos de Python
- Python avanzado
- Fundamentos R
- Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol
Módulo 2. Fundamentos de IA y Machine Learning
- Introducción a la IA y Machine Learning
- Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
- Ecosistemas de Machine Learning en la nube
- Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda
Módulo 3. Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
Módulo 4. Aprendizaje supervisado I
- Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
- Clasificación con Naive Bayes
- Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
- Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto
Módulo 5. Sistemas y servicios de Almacenamiento
- Bases de Datos Relacionales
- Fundamentos de SQL
- Bases de datos NOSQL
- Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante.
Módulo 6. Aprendizaje supervisado II
- Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
- Regresión y clasificación con árboles de decisión
- Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
- Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado
Módulo 7. Entornos Datawarehouse
- Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
- MongoDB Atlas
- Fundamentos de Azure y AWS
- Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
Módulo 8. Aprendizaje NO Supervisado
- Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
- Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
- Técnicas de detección de anomalías
- Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python
Módulo 9. Arquitecturas distribuidas Big Data
- Arquitectura Batch y Streaming. Arquitectura Lambda
- Herramientas del ecosistema Hadoop: Hive
- Gestión de recursos: YARN
- Proyecto: Arquitectura distribuidora en funcionamiento
Módulo 10. Redes neuronales y Deep Learning
- Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
- Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
- Ajuste de modelos de Deep Learning
- Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning
Módulo 11. Procesamiento de datos a gran escala I: Hadoop
- Extracción, Transformación y Carga de datos
- Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
- Gestión de datos Streaming
- Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos
Módulo 12. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
- Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
- Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
- Deep Learning en producción
- Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning
Módulo 13. Procesamiento de datos a gran escala I: Spark
- Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
- Spark SQL, Dataframes y GraphX
- Spark Streaming y MLlib
- Proyecto: Procesamiento en Streaming de un Modelo de ML con Spark Streaming y MLlib
Módulo 14. Sistemas de recomendación
- Personalización creada por datos
- Filtrado Colaborativo
- Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación
- Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python
Módulo 15. Otras acciones de procesamiento de datos
- Procesos ETL con Python
- Web Scraping
- Servicios Web y APIs
- Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping
Módulo 16. Procesamiento del Lenguaje Natural
- Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
- Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación
- NLP – Modelos y Algoritmos
- Proyecto: Investigación detallada de un caso de estudio de NLP
Módulo 17. Global Project
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Máster en Data Science & Business Intelligence
6.700 € IVA inc.
Añade cursos similares
y compara para elegir mejor
Formación por temáticas