Máster y Postgrado

Presencial en Las Rozas de Madrid

300 horas.

Octubre

A Consultar

  • ¿Cómo podemos obtener valor de los datos generados por los clientes?, ¿podemos conocer las tendencias de mercado a través de los datos?, ¿cuáles son los patrones de comportamiento del consumidor? Aprende a identificar tendencias de consumo y cambios de comportamiento del consumidor a través de los datos generando valor estratégico para la empresa.



    Conviértete en un profesional (científicos de datos) capaz de contribuir a la toma de decisiones de manera eficiente aplicando técnicas analíticas a problemas específicos de negocio obteniendo información útil de los datos y ofreciendo soluciones innovadoras para la toma de decisiones. Aprenderás a obtener valor de cada conjunto de datos aportando soluciones creativas y resultados científicos basados en datos y desarrollando modelos predictivos.

    • Ser capaz de manejar las nuevas herramientas de manejo de grandes conjuntos de datos como el ecosistema Hadoop y otros modelos de computación distribuida como Storm y Spark.

    • Realización de análisis de datos avanzado con R, RStudio y paquetes relevantes como Caret, e1071, RandomForest, data.table, spart, etc.

    • Desarrollar bibliotecas de análisis de datos en Python y uso de bibliotecas disponibles en el entorno IPython.

    • Conocer a aplicar los aspectos legales y regulatorios que afectan al análisis de conjuntos de datos masivos procedentes de archivos automatizados.

    • Aplicar nuevas metodologías de distribución, métrica, evaluación y pruebas de datos.

    • Procesar conjuntos de datos con nuevas técnicas de aprendizaje automático.

    • Diseñar e implementar estrategias de validación y pruebas en entornos de producción.

    • Explotar los datos en entornos NoSQL como MongoDB, CouchDB, Cassandra, Redis, Tokyo Cabinet, Neo4J.

    • Preparar y limpiar datos para su procesamiento efectivo y descubrimiento de conocimiento.

    • Aplicar técnicas avanzadas de análisis estadístico descriptivo e inferencial.

    • Visualizar datos y realizar informes automáticos con D3.js, Graphviz, Jung, ggplot2.


  • Requisitos


    • Profesionales y titulados en Ingeniería, Matemáticas o Estadística.

    • Titulados superiores o medios con interés en el mundo TIC.




  • Introducción

    Plataformas de Computación Distribuidas

    Introducción a R y Paquetes Relevantes

    Introducción a Phyton

    Técnicas de Almacenamiento de Datos

    Preparación de Datos

    Análisis de Datos

    Regresión Lineal Simple y Logística

    Teoría de Grafos

    Metodologías de Diseño de Aplicaciones de Análisis de Datos

    Técnicas de Aprendizaje Supervisado

    Técnicas de Aprendizaje No Supervisado: Clustering

    Sistemas de Recomendación

    Algoritmos Aproximados y Stream Mining

    Análisis de Datos y Procesamiento del Lenguaje Natural

    Visualización y Reporting de Datos

    Proyecto Final



  • Salidas

    Data Scientist (Científico de datos)

    Analista de datos
  • Convocatorias

    Inicio: Octubre
  • Lugares

    Las Rozas de Madrid
 

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