Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial
Domina el ciclo completo del dato: aprende Data Science, Big Data e IA con un máster práctico y 100 % online. Máster en Data Science y Big Data
- Metodología: Sprint Training
- Duración: 8 meses
- Financiación y Becas: Disponibles
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Plan de estudios
La estructura y materias del Máster en Ciencia de Datos, IA y Análisis Predictivo Online está estructurado en 17 módulos
- Fundamentos de Python
- Python avanzado e Inteligencia Artificial
- Fundamentos de R con aplicaciones de IA
- Proyecto: Marvel en tu escritorio
- 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
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
- 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
- Bases de Datos Relacionales
- Fundamentos de SQL
- Bases de datos NOSQL
- Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante.
- 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
- Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
- MongoDB Atlas
- Fundamentos de Azure y AWS
- Proyecto: Creación de un Data Lake con servicios en la nube
- 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
- Introducción a las Arquitecturas Distribuidas: Paralelización y Map Reduce
- Arquitecturas Lambda y Kappa. Batch vs Streaming.
- Gestión de recursos en Arquitecturas Distribuidas
- Proyecto: Diseño y Desarrollo de una Arquitectura Distribuida para Análisis de Datos Espaciales
- 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
- Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
- Gestión de datos Streaming
- Extracción, Transformación y Carga de datos
- Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos
- 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
- Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
- Spark SQL, Dataframes y GraphX
- Spark Streaming y MLlib
- Proyecto: Monitoreo de Calidad del Aire en Ciudades Inteligentes
- 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
- Procesos ETL con Python
- Web Scraping
- Servicios Web y APIs
- Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping
- 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
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