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Postgrado en Data Science y Machine Learning

Postgrado en Data Science y Machine Learning

Estamos inmersos en un momento social y empresarial de gran velocidad de cambio, en el que hemos de plantear acciones distintas a las tradicionales si queremos ser realmente competitivos.

En este contexto, las empresas de hoy día saben de la importancia que tiene el dato, y por ello, están desarrollando acciones estratégicas y operativas que les permita obtener las competencias y los conocimientos necesarios para alcanzar nuevas ventajas analíticas basadas en nuevos proyectos de Big Data, Machine Learning y Deep Learning.

En el Postgrado en Data Science y Machine Learning aprenderás las principales técnicas de captura, almacenamiento y procesado de datos que te permitirán ser un experto en Inteligencia Artificial y por tanto uno de los profesionales más buscados hoy en día por las empresas.

Estamos inmersos en un momento social y empresarial de gran velocidad de cambio, en el que hemos de plantear acciones distintas a las tradicionales si queremos ser realmente competitivos.

En este contexto, las empresas de hoy día saben de la importancia que tiene el dato, y por ello, están desarrollando acciones estratégicas y operativas que les permita obtener las competencias y los conocimientos necesarios para alcanzar nuevas ventajas analíticas basadas en nuevos proyectos de Big Data, Machine Learning y Deep Learning.

En el Postgrado en Data Science y Machine Learning aprenderás las principales técnicas de captura, almacenamiento y procesado de datos que te permitirán ser un experto en Inteligencia Artificial y por tanto uno de los profesionales más buscados hoy en día por las empresas.

¿Qué voy a aprender sobre Data Science y Machine Learning?

Al finalizar el Postgrado en Data Science y Machine Learning serás perfectamente capaz de:

  • Conocer los conceptos fundamentales de las matemáticas y la estadística en la analítica de datos.
  • Utilizar las herramientas y las técnicas de programación más avanzadas en la analítica de datos.
  • Capturar y almacenar los datos de forma eficiente y segura.
  • Desarrollar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones.
  • Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial.

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¿A quién va dirigido este Postgrado?

El Postgrado en Data Science y Machine Learning proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Científicos de datos.
  • Analistas de datos.
  • Directores de tecnología, CTO.
  • Responsables de la estrategia digital de datos, CDO.
  • Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional.
  • Directores de equipos y Directores de proyecto procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.

Dónde: Online

Cuándo: 23-04-2019

Hora Local: 18:00 h

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Plan de Estudios

La estructura y materias del Postgrado en Data Science y Machine Learning está organizada de la siguiente manera:

Módulo 1. Conceptos básico de matemáticas y estadística

  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial

Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación

  • Introducción a Python
  • Introducción a R
  • Configuración de ambientes de desarrollo

Módulo 3. Big Data: Captura del dato

  • El dato y cómo capturarlo
  • Del data like al data wharehouse
  • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.

Módulo 4. Big Data: Almacenamiento

  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud

Módulo 5. Protección del dato

  • Privacidad del dato
  • Protección del dato
  • La disociación y anonimización de datos

Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

Módulo 7. Análisis predictivo con Deep Learning

  • Introducción a las Redes Neuronales
  • Herramientas Open Source
  • Redes convolucionales y recurrentes

Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato

  • Sistemas de recomendación
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de sentimiento

Proyecto de Fin de Postgrado

*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.

La estructura y materias del Postgrado en Data Science y Machine Learning está organizada de la siguiente manera:

Módulo 1. Conceptos básico de matemáticas y estadística

  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial

Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación

  • Introducción a Python
  • Introducción a R
  • Configuración de ambientes de desarrollo

Módulo 3. Big Data: Captura del dato

  • El dato y cómo capturarlo
  • Del data like al data wharehouse
  • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.

Módulo 4. Big Data: Almacenamiento

  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud

Módulo 5. Protección del dato

  • Privacidad del dato
  • Protección del dato
  • La disociación y anonimización de datos

Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

Módulo 7. Análisis predictivo con Deep Learning

  • Introducción a las Redes Neuronales
  • Herramientas Open Source
  • Redes convolucionales y recurrentes

Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato

  • Sistemas de recomendación
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de sentimiento

Proyecto de Fin de Postgrado

*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.

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Claustro del Postgrado en Data Science y Machine Learning

Dirección

Pascual Parada Torralba

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Consultor y formador en innovación digital y crecimiento empresarial

Leer más

Profesorado

Pascual Parada Torralba

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Consultor y formador en innovación digital y crecimiento empresarial

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Silvia Margarita Baldiris Navarro

Silvia Margarita Baldiris Navarro

Doctora en Tecnología

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Aitor Moreno

Aitor Moreno

Responsable de Inteligencia Artificial en Ibermática

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Adrián Suárez Armas

Adrián Suárez Armas

Big Data Industry Lead (FMCG) en LUCA (Telefónica Data Unit)

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José Luis Sánchez

José Luis Sánchez

Big Data Platform Manager

Leer más

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Escuela
Online nº1

IEBS es la primera escuela online que aparece en el ránking del CSIC y la 9ª de España

Ranking
Iberoamericano

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Doble
titulación

Convenios para la acreditación de nuestras titulaciones con las más prestigiosas universidades

Excelencia
educativa

Premiados a la Excelencia Educativa por el portal Educaedu.

Estrella
de Oro 2017

Del Instituto para la Excelencia Empresarial por la contribución a la innovación y la apuesta por la calidad educativa de IEBS

Perfil más
Innovador

Aplicamos la innovación en el aprendizaje. Reconocidos por el Fecyt como uno de los perfiles más innovadores

Aprendizaje
de calidad

Única escuela online acreditada por cumplir los exigentes requisitos para impartir e-learning de calidad

Expertos de
la industria

Los profesores de IEBS cumplen cuatro requisitos: Conocimiento, Experiencia, Empatía y Pasión por enseñar

¿Qué opinan nuestros alumnos?

Modelo de aprendizaje innovador

En IEBS aplicamos las más modernas metodologías y técnicas de aprendizaje. Los programas se desarrollan siguiendo esquemas de las metodologías ágiles y se estructuran en clases semanales donde el alumno tiene una serie de metas e hitos que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.

¿En qué consiste?

  • Clase Invertida: empezamos por el proyecto que tienes que resolver
  • Aprendizaje por proyectos: aprendemos haciendo no escuchando
  • Trabajo en equipo: trabajamos y aprendemos en grupo
  • Aprendizaje formal, informal y social: utilizamos todos los recursos útiles disponibles

¿Cómo funciona?

  • El principio de cada clase o módulo siempre es el proyecto a desarrollar
  • El alumno accede a los recursos didácticos formales e informales que propone el profesor
  • Participa en debates para reforzar conceptos e ideas clave
  • Dispone de un mentor, experto del sector que ha diseñado la clase, para resolver sus problemas y tener un feedback del mundo real

Resumen del programa

¿Cuánto dura?

Tiene una duración de 375 horas.

¿Cuánto cuesta?

Tiene una inversión total de: U$S 3.500

Becas disponibles

Beca Smart: cubre el 25% del precio

¿Cuándo empieza?

Empieza el 25/04/2019.

¡Fináncialo!

Con IEBS en cuotas mensuales sin intereses.

LATAM: Financia este programa con un 5% de recargo en las cuotas mensuales.

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Proceso de admisión

1

Rellenar y enviar la Solicitud de Admisión online

2

Realizar una entrevista personal y el test de aptitud

3

Formalización de la matricula

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