IEBS Business School

      Postgrado en Data Science y Machine Learning

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      3.250 
      CURSO PREMIUM
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      Información importante

      Tipología Postgrado
      Metodología Online
      Inicio Fechas a elegir
      Campus online
      • Postgrado
      • Online
      • Inicio:
        Fechas a elegir
      • Campus online
      Descripción

      Estamos inmersos en un momento social y empresarial de gran velocidad de cambio, en el que hemos de plantear acciones distintas a las tradicionales si queremos ser realmente competitivos.

      En este contexto, las empresas de hoy día saben de la importancia que tiene el dato, y por ello, están desarrollando acciones estratégicas y operativas que les permita obtener las competencias y los conocimientos necesarios para alcanzar nuevas ventajas analíticas basadas en nuevos proyectos de Big Data, Machine Learning y Deep Learning. [Si deseas mayor información acerca de los temas que abordarás en este curso por favor ve a la pestaña llamada Temario donde podrás hacerte una mejor idea del conocimiento que recibirás].

      En el Postgrado en Data Science y Machine Learning aprenderás las principales técnicas de captura, almacenamiento y procesado de datos que te permitirán ser un experto en Inteligencia Artificial y por tanto uno de los profesionales más buscados hoy en día por las empresas.

      El centro ha puesto a disposición de los participantes un sistema de ayudas y facilidades de pago. Si quieres conocer más información acerca del curso da clic en "Pedir Información" para que te contactemos lo más pronto.

      Instalaciones (1) y fechas
      Dónde se imparte y en qué fechas
      Inicio Ubicación
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      A tener en cuenta

      · ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

      Conocer los conceptos fundamentales de las matemáticas y la estadística en la analítica de datos. Utilizar las herramientas y las técnicas de programación más avanzadas en la analítica de datos. Capturar y almacenar los datos de forma eficiente y segura. Desarrollar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones. Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial.

      · ¿A quién va dirigido?

      El Postgrado en Data Science y Machine Learning proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles: Científicos de datos. Analistas de datos. Directores de tecnología, CTO. Responsables de la estrategia digital de datos, CDO. Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional. Directores de equipos y Directores de proyecto procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.

      Preguntas & Respuestas

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      Logros de este Centro

      2018

      ¿Cómo se consigue el sello CUM LAUDE?

      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 9 años en Emagister.

      ¿Qué aprendes en este curso?

      Acciones
      Estadística
      Big Data
      Estadística descriptiva
      Lenguajes de programación
      Analizar datos
      Estrategia de datos
      Técnicas de programación
      Análisis predictivo
      Intelegencia Artificial
      Almacenamiento de datos
      MapReduce
      Sistemas SQL
      Sistemas No SQL
      Sistemas de almacenamiento Cloud
      Protección de datos
      Privacidad del dato
      Disociación de datos
      Anonimización de datos
      Aprendizaje Supervisado

      Temario

      Módulo 1. Conceptos básico de matemáticas y estadística

      • Matemática analítica
      • Estadística descriptiva
      • Estadística inferencial

      Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación

      • Introducción a Python
      • Introducción a R
      • Configuración de ambientes de desarrollo

      Módulo 3. Big Data: Captura del dato

      • El dato y cómo capturarlo
      • Del data like al data wharehouse
      • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.

      Módulo 4. Big Data: Almacenamiento

      • Sistemas SQL
      • Sistemas No SQL y mixtos
      • Sistemas de almacenamiento Cloud

      Módulo 5. Protección del dato

      • Privacidad del dato
      • Protección del dato
      • La disociación y anonimización de datos

      Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning

      • Introducción al Machine Learning.
      • Aprendizaje supervisado
      • Aprendizaje no supervisado

      Módulo 7. Análisis predictivo con Deep Learning

      • Introducción a las Redes Neuronales
      • Herramientas Open Source
      • Redes convolucionales y recurrentes

      Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato

      • Sistemas de recomendación
      • Procesamiento del lenguaje natural
      • Análisis de sentimiento

      Proyecto de Fin de Postgrado

      *El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.