¡ME INTERESA!

Máster Privado en Data Science

Centro de formación

KSchool

0,0

0 opiniones /
Ofrecido por:
Precio
7.495€
Tipo Másters
Modalidad Presencial
¿Tienes dudas? Te las resolvemos sin compromiso:

Solicita más información sin compromiso

Puedes rellenar este formulario y nos pondremos en contacto contigo

¿Cuándo contactamos contigo?


Enviando...

Información general

DESCRIPCIÓN:

Con el Máster Privado en Data Science de KSchool te formarás en el fenómeno del Big Data, que actualmente ha revolucionado el sector de las empresas y se ha convertido en una de las disciplinas más demandadas por los departamentos de recursos humanos.

A lo largo de la formación aprenderás a manejar, analizar e interpretar grandes volúmenes de información para servir a los objetivos de negocio.

Actualmente las empresas necesitan perfiles especializados en Data Science que combinen la analítica y la estrategia, por lo que la formación en esta disciplina puede convertirse en un valor diferencial para acceder a estos puestos.

Bonificable Plazas limitadas

ASPECTOS A TENER EN CUENTA

OBJETIVOS DEL CURSO:

  • Aprender a  convertir datos en productos y servicios.
  • Prepararse para optar a puestos de Data Scientist, BI y Business Analytics entre otros.
  • Realizar tu propio código para analizar ingentes cantidades de datos.
  • Llevar a cabo dashboards interactivos profesionales para presentar la información.

¿A quién va dirigido?

 Cualquier persona que quiera convertirse en un data scientist.
*Todos los alumnos deberán pasar una prueba de acceso para demostrar que cuentan con una base previa de programación.

Requisitos

  • Ordenador con Linux nativo instalado: ¡sin problemas! Será suficiente para seguir el curso. No obstante, para las clases de Tableau necesitarás un equipo Windows o Mac, ya que las licencias de esta herramienta son solamente para estos sistemas operativos
  • Ordenador con Windows Instalado (no instalado Linux nativo) o MAC: necesitarás un portátil con, mínimo, 8 GB de RAM y suficiente espacio libre en disco (mínimo 50-100 GB) y con procesador Intel I5 mínimo. Esto se debe a que, si no tienes Linux nativo en tu portátil, vamos a usar máquinas virtuales, y una máquina virtual solo funcionará bien si hay suficientes recursos.

UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES

Máster Privado en Data Science se imparte en las siguientes sedes:

TEMARIO

Módulo 1: Introducción

• ¿Qué es el Data Science? ¿Por qué es importante? ¿Quiénes son los profesionales que se dedican a ello?

• Preparación de entorno de trabajo: Linux y GIT (en máquina virtual).

• Manipulando las herramientas imprescindibles de linea de comandos de Linux (sort, unique, cut, tr, grep, sed, zip, bz2, tar…).

Módulo 2: Data Hacking con Python

• Introducción a Python (Jupiter Notebook).

• Algebra y métodos numéricos en Python (Numpy).

• Estadística con Python.

• Data Science con Python (Pandas, Dataframes).

• APIs y web scraping con Python

• Visualización de datos con Python: Matplotlib, Seaborn, Vegalite y Altair.

• Caso práctico: Data Science Challenge.

Módulo 3: Machine Learning con Python

• Aprendizaje supervisado con Python. Máquinas de vector soporte (SVM). Gradient boosting machines. Árboles y bosques. K-vecinos.

• Aprendizaje no supervisado con Python.

• Model Evaluation and improvement.

• Feature engineering con Python.

• Introducción a sistemas de recomendación.

Módulo 4: Diseño de productos de datos

• Claves para plantear y llevar a cabo el proyecto de desarrollo de un producto de datos

Módulo 5: Deep Learning

• Introducción a Deep Learning: Python, Keras y Tensorflow.

• Construcción de modelos predictivos basados en redes neuronales.

Módulo 6: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

• Procesamiento del Lenguaje Natural.

• Acceso a recursos lingüísticos y colecciones de datos.

• Librerías de PLN en Python: NLTK, TextBlob y spaCy.

Módulo 7: Machine Learning con Google Cloud Platform

• Google Cloud Solutions for Big Data & Machine Learning.

• Análisis del marketing digital, Geo Analytics y Machine Learning con BigQuery (SQL).

Módulo 8: Data Hacking con R

• Introducción a R.

• Manejo y limpieza de datos con R.

• Visualización de datos con R.

• Aprendizaje supervisado con R.

• Aprendizaje no supervisado con R.

• Series temporales con R.

Módulo 9: Big Data con Spark

• Primeros pasos con sistemas distribuidos: MapReduce.

• SparkSQL y DataFrames.

• Portar un análisis local a Spark.

• Trabajar con clusters remotos.

• Machine Learning en Spark: Models, Transformers, Pipelines

Módulo 10: Visualización

• Introducción a Tableau y visualización.

• Visualizaciones en Tableau.

Módulo 11: Data Storytelling

• Cómo simplificar las visualizaciones y transmitir efectivamente el mensaje.

Módulo 12: Resumen práctico de todo el máster

• Kaggle Hackathon.

SALIDAS PROFESIONALES

  • Business Intelligence

Opiniones

No hay opiniones registradas para este curso