Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + Titulación Universitaria (Online)

Máster y Postgrado

  

A distancia / Online

  

Todo el año

  

710 horas

  

Descripción

Gracias al master ciencia datos podrás adquirir las competencias y habilidades profesionales adecuadas para dominar conceptos tan relevantes para el análisis de datos como el aprendizaje automático o machine learning, el deep learning, la minería de datos, etc.

Doble Titulación: - Titulación de Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con 600 horas expedida por Euroinnova Business School y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales- Titulación Universitaria en Creación y Gestión de Base de Datos SQL con 4 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.

Requisitos

Ser trabajador contratado en el régimen general y enviar la documentación de matrícula. No válido para autónomos y funcionarios

Temario

PARTE 1. PROGRAMACIÓN EN LENGUAJES ESTRUCTURADOS
MÓDULO 1. PROGRAMACIÓN ESTRUCTURADA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DISEÑO DE ALGORITMOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTRUCTURAS DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROGRAMACIÓN EN LENGUAJES ESTRUCTURADOS.
MÓDULO 2. ELABORACIÓN DE INTERFACES DE USUARIO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DISEÑO DE INTERFACES DE USUARIO.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACES Y ENTORNOS GRÁFICOS.
MÓDULO 3. ACCESO A BASES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ACCESO A BASES DE DATOS Y OTRAS ESTRUCTURAS.
MÓDULO 4. ELABORACIÓN DE PRUEBAS E INSTALACIÓN Y DESPLIEGUE DE APLICACIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRUEBAS DEL SOFTWARE.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS DE GENERACIÓN DE PAQUETES.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DOCUMENTACIÓN DE APLICACIONES.PARTE 2. GESTIÓN DE BASES DE DATOS
MÓDULO 1. BASES DE DATOS RELACIONALES Y MODELADO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS RELACIONALES.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DEL MODELO RELACIONAL Y DE LOS ELEMENTOS QUE LO INTEGRAN.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DESCRIPCIÓN Y APLICACIÓN DEL MODELO ENTIDAD-RELACIÓN PARA EL MODELADO DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELO ORIENTADO A OBJETO.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELO DISTRIBUIDO Y LOS ENFOQUES PARA REALIZAR EL DISEÑO.
MÓDULO 2. LENGUAJES DE DEFINICIÓN Y MODIFICACIÓN DE DATOS SQL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANÁLISIS DE LOS OBJETOS Y ESTRUCTURAS DE ALMACENAMIENTO DE LA INFORMACIÓN PARA DIFERENTES SGBD.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LENGUAJES DE DEFINICIÓN, MANIPULACIÓN Y CONTROL.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TRANSACCIONALIDAD Y CONCURRENCIA.
MÓDULO 3. SALVAGUARDA Y SEGURIDAD DE LOS DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SALVAGUARDA Y RECUPERACIÓN DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS DESDE UN PUNTO DE VISTA ORIENTADO A LA DISTRIBUCIÓN DE LOS DATOS Y LA EJECUCIÓN DE LAS CONSULTAS.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SEGURIDAD DE LOS DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TRANSFERENCIA DE DATOS.PARTE 3. CREACIÓN Y GESTIÓN DE BASE DE DATOS SQL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA DEFINICIÓN DE LOS DATOS (LDD)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA MANIPULACIÓN DE LOS DATOS (LMD)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LAS FUNCIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA SEGURIDAD DE LOS DATOS (DCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EL CONTROL DE TRANSACCIONES (TCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PARA IR MÁS LEJOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRESENTACIÓN DE PL/SQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LOS ERRORES MÁS COMUNES
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANEXOSPARTE 4. DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 10. TÉCNICAS.
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.PARTE 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL TEST DE TURING
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS EXPERTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. AGENTES INTELIGENTES
UNIDAD DIDÁCTICA 6. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALPARTE 6. MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL.PARTE 7. APRENDIZAJE PROFUNDO

Convocatorias

Inicio: Todo el año

 

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