Máster en Data Analytics y Machine Learning

Introducción a la IA y Machine Learning
Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
Ecosistemas de Machine Learning en la nube
Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda

Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional
Big Data vs Business Intelligence
El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos
Proyecto: Identificación, análisis y evaluación de un caso de uso Big Data

Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
Clasificación con Naive Bayes
Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto

Empresas Data Driven
Data Strategy I
Data Strategy II
Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy

Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
Regresión y clasificación con árboles de decisión
Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado

Integración de datos
Fase de Extracción
Fases de Transformación y Carga
Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos

Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
Técnicas de detección de anomalías
Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python

Gestión e implementación de proyectos BI
Modelos de datos BI
Introducción herramienta Power BI
Proyecto: Diseño de un proyecto de Business Intelligence y uso básico de Power BI

Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
Ajuste de modelos de Deep Learning
Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning

Orígenes de datos internos y externos
Como los datos externos aportan valor analítico a la organización
Conexiones a orígenes de datos
Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI

Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
Deep Learning en producción
Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning

Customer Analytics
Segmentación de clientes
Gestión de valor del cliente
Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones

Personalización creada por datos
Filtrado Colaborativo
Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación
Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python

Business Case en Operaciones y procesos
Business Case en Finanzas
Business Case en People Analytics
Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid

Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación
NLP – Modelos y Algoritmos
Proyecto: Clasificación de Sentimientos en Reseñas de Películas con Modelos Clásicos y Redes Neuronales Sencillas

Visualización de datos con Power BI. Dashboards y reporting
Análisis en Power BI para la toma de decisiones e integración con R / Python
Inteligencia Artificial en Power BI y Presentación de Reportes
Proyecto: Desarrollo de informes desde Power BI Desktop y Service utilizando las tecnologías de Maps y R