UNIVERSIDAD EUROPEA DE MADRID

Postgrado de Experto en Data Science.

5.0 2 opiniones
UNIVERSIDAD EUROPEA DE MADRID
En Villaviciosa De Odon
  • UNIVERSIDAD EUROPEA DE MADRID

4.800 
CURSO PREMIUM
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Información importante

Tipología Postgrado
Lugar Villaviciosa de odon
Inicio Noviembre
  • Postgrado
  • Villaviciosa de odon
  • Inicio:
    Noviembre
Descripción

¿Te gustaría poder manejar los datos hasta el punto de generar beneficios a una empresa? La universidad Europea de Madrid pone a tu disposición este Postgrado de Experto en Data Science el cual se ha diseñado para dar solución a las empresas incorporando personas que sepan manejar datos, entrenar modelos matemáticos, aplicar algoritmos de machine learning y comunicar sus conclusiones con informes y atractivas visualizaciones interactivas.

Si eres titulado en estadística, matemáticas, alguna ingeniería,
marketing, empresariales o economistas, informático y teleco ésta puede ser una gran oportunidad para destacar en el sector y diferenciarte.

Además durante el curso recibirás una formación al detalle para poder manejar con soltura los lenguajes más utilizados en la ciencia de datos: SQL, R, Python y Spark.

¡Aprovecha la oportunidad! El futuro te está esperando. Si te interesa conocer más sobre este curso, te invitamos a ponerte en contacto con nosotros a través de emagister.com

Información importante

Para realizar este curso debes tener uno de estos niveles de estudios: Licenciado, Master, Postgrado

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
Noviembre
Villaviciosa De Odon
C/ Tajo s/n, 28670, Madrid, España
Ver mapa
Inicio Noviembre
Ubicación
Villaviciosa De Odon
C/ Tajo s/n, 28670, Madrid, España
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Preguntas Frecuentes

· ¿A quién va dirigido?

Estadístico, matemático, ingeniero, marketing, empresariales y/o economista; así como alumnos de Ciclos Formativos de Grado Superior de la familia de informática y comunicaciones.

Opiniones

5.0
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
5.0
excelente
Valoración del Centro

Opiniones sobre este curso

F
Francisco Correoso García, Ingeniero senior en Iberdrola Ingeniería
5.0 27/06/2017
Lo mejor: Conocer R de forma fluida te permite conectar tu imaginación a los datos. Además, es uno de los pocos lenguajes que te permite trabajar desde el prototipado hasta la puesta en producciónAlberto de Santos Sierra, Data Scientist Lead in Iberia, HPE"Python, la herramienta perfecta para el presente y el futuro de la ciencia de datos.
A mejorar: -
¿Recomendarías este curso?:
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
A
Antonio Sánchez Chinchón, Big Data Scientist en Telefónica
5.0 15/06/2017
Lo mejor: Aprender R multiplica tus posibilidades de convertirte en científico de datos, una de las profesiones más demandadas actualmente y con más futuro en los próximos años.
A mejorar: -
¿Recomendarías este curso?:
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
Pregunta a los Antiguos Alumnos qué les pareció.

Su experiencia te será de mucha ayuda para decidirte.

* Opiniones recogidas por Emagister & iAgora

Logros de este Centro

2017

¿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

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¿Qué aprendes en este curso?

Inteligencia empresarial
Análisis de datos
Data science
Programación con R
Python
APIs
Open Data
Redes neuronales
GGPLOT2
Shiny

Temario

MODULO I. Obtención y manejo de datos (48 horas)

  • Inicios de programación con R y Python
  • Obtención de datos: formatos, APIS, Open Data
  • Tratamiento de datos estructurados
  • Tratamiento avanzado de datos
  • Introducción al Bigdata
  • Caso práctico
MODULO II. Machine Learning (63 horas)
  • Modelos de regresión, clasificación y clustering
  • Series Temporales
  • Aprendizaje automático
  • Random Forest, gradient boosting machines
  • Machine Learning con Python: scikit-learn
  • Redes Neuronales y Deep Learning
  • Text Mining
  • Análisis de redes sociales
  • Machine Learning en bigdata: Spark y sus librerias MLib y ML
  • Caso práctico
MODULO III. Visualización y reporting (33 horas)
  • Gráficos básicos
  • Gráficos avanzados con ggplot2
  • Teoría de la visualización de datos
  • Visualización de datos espaciales: CartoDB y Leaflet
  • Generación de informes con R Markdown
  • Dashboards interactivos con Shiny
  • Caso práctico
MODULO IV. Proyecto (48 horas)
Los estudiantes realizan un proyecto de forma incremental a lo largo del curso aplicando los conocimientos que van adquiriendo en el resto de los módulos. Disponen de un profesor que los dirige.