Máster en Data Science

Máster y Postgrado

     

Octubre 2020

  

6 meses. 420 horas

  

Descripción

El Máster en Data Science es un programa de 420 horas dirigido a profesionales que buscan especializarse en Data Science, conocer las principales técnicas de Inteligencia Artificial y cómo aplicarlas en diferentes industrias. Desarrollado por IMMUNE Technology Institute, aprenderás de los mejores profesionales, con una metodología "Case to be Solved" y escenarios del mundo real.

Objetivos

El Máster en Data Science se desarrolla con un enfoque práctico basado en la resolución de casos. Este Máster te prepara para convertirte en Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer o Business Analyst y podrás:
Comprender toda la información de los datos y hacer predicciones para la toma de decisiones clave.
Emprender o dirigir proyectos de big data.
Analizar conjuntos de datos con diferentes metodologías utilizando Python y conocimientos básicos en R.
Comprender y aplicar la Inteligencia Artificial en diferentes industrias.

Requisitos

Profesionales de cualquier sector que quieran:

  • Convertirse en el experto en Data Science de su empresa.
  • Actualizar o cambiar el foco de su carrera en el sector IT, obteniendo un conocimiento más profundo de Data Science.
  • Resolver un problema específico de su empresa usando técnicas avanzadas de análisis de datos.
Recomendamos:
Recomendamos una base matemática y estadística sólida, así como conocimientos básicos de programación en Python. Aún así, incluimos en nuestro programa académico una introducción a Python para aprovechar al máximo el curso.

Temario

Nivel 1: Python
Comienza aprendiendo los fundamentos de programación en Python. Comprenderás la programación orientada a objetos y trabajarás con las estructuras de datos de Python: listas, diccionarios, conjuntos, tuplas y más...

Nivel 2: Introducción a la IA. Conceptos matemáticos clave.
El nivel comienza con los conceptos básicos en IA, historia, evolución, junto con ejemplos de clientes. Finalmente, los conceptos clave en álgebra y estadística se enseñarán con el enfoque en sus aplicaciones a la IA.

Nivel 3: Manipulación de Datos y Análisis
Este nivel cubre las bibliotecas claves en Python y los conceptos básicos en R. Consiste en el aprendizaje de acceso a datos, preprocesamiento y análisis exploratorio para comprender el contenido de los datos.

Nivel 4: Machine Learning Supervisado. Clasificación y Regresión
Cubriremos el aprendizaje supervisado. Este tipo de aprendizaje requiere intervención humana para la creación de etiquetas en los datos históricos. Se desarrollará un caso de la industria de Salud para aplicar sus conocimientos.

Nivel 5: Machine Learning No Supervisado
Cubriremos los métodos de aprendizaje automático no supervisados ??que se centran en datos históricos que no han sido etiquetados. El objetivo es encontrar patrones y estructuras ocultos en los datos. Un ejemplo común es la segmentación de clientes con atributos similares para campañas de marketing. En este módulo, se utilizarán las principales técnicas de aprendizaje no supervisado con un enfoque especial en la agrupación, la reducción de la dimensionalidad y las reglas de asociación. Haremos un caso de estudio basado en análisis de audio con TensorFlow.

Nivel 6: Deep Learning y Redes Neuronales
Aprenderás los principios básicos de Deep Learning junto con el conocimiento de algoritmos clave. Comprenderás el concepto de una red neuronal y el comportamiento de los datos cuando aplique este tipo de metodologías. Revisaremos la red densamente conectada, la red neuronal convolucional (CNN) y la red neuronal recurrente (RNN). Aprenderás sobre la red neuronal no supervisada y los conceptos de autoencoder, GAN y máquinas Boltzman.

Nivel 7: Visualización de datos
Cubriremos la visualización de datos usando las bibliotecas Python y R. Las bibliotecas principales se utilizarán junto con una visualización grafo. Este módulo también incluye gráficos en 3D y cómo crearlos con Python. Al final del módulo, se proporcionará conocimiento adicional sobre herramientas comerciales y de código abierto clave que no requieren programación.

Nivel 8: Ciclo de Vida de la IA y Herramientas Comerciales
El último módulo abarca el ciclo de vida de la IA en proyectos reales. Desde el acceso a los datos, la capacitación en preprocesamiento y análisis hasta su implementación en producción. Además, los temas de moda en IA se incluirán en este módulo, como la ética, la regulación y los desafíos futuros. Finalmente, este módulo examina las herramientas clave en el mercado en torno a la IA con un enfoque en el uso del ciclo de vida.

Industry Talks
Expertos en el campo del Data Science de grandes empresas (IBM, Endesa...) y startups se unirán a nuestro programa para compartir sus experiencias en sus industrias.

Human Sciences - Design Thinking
Puede ayudarte a comprender un problema, desarrollar un producto (solución) o repensar un negocio completo. El Design Thinking requiere práctica, así que ... ¿Empezamos?

Human Sciences - Cómo funciona nuestro Cerebro
En esta sesión comprenderemos cómo funciona el cerebro y qué hay detrás de nuestra toma de decisiones. Porque al diseñar la inteligencia artificial, es vital entender cómo funciona la inteligencia humana.

Capstone Project
Aplica tus conocimientos mediante un proyecto completo de Data Science que presentarás ante un panel de expertos.

Convocatorias

Inicio: Octubre 2020

Lugares

Madrid

Metodología

Metodología: Part Time | Blended
Horario: Viernes 17 - 22 Hrs Sábados 10 - 15 Hrs
Case to be Solved: Te planteamos problemas reales para que apliques las teorías aprendidas en casos planteados por nuestros corporate partners.
Humanidades: La metodología IMMUNE va más allá de la tecnología e incluye la perspectiva de las Ciencias Humanas.
Learning by Doing: Obtén los conocimientos base de AT para transformar datos en insights.

 

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