Pascual Parada Torralba
Director de Innovación y Data
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.
Postgrado en Data Science y Machine Learning
¿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.
¿No era esto lo que buscabas?
Plan de Estudios: Postgrado en Data Science y Machine Learning
La estructura y materias del Postgrado en Data Science y Machine Learning está organizada de la siguiente manera:
Módulo 1. Conceptos básicos de matemáticas y estadística
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Masterclass: Modelo estadístico para medir y mejorar el NPS en una compañía.
- Masterclass: Modelos estadísticos aplicados en diversos ámbitos de la industria
Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación
- Configuración de ambientes de desarrollo
- Introducción a Python
- Introducción a R
- Masterclass: De messy a tidy data: formateando datos para analítica.
- Masterclass: Análisis de un dataset real con Python
Módulo 3. Big Data: Captura del dato
- El dato y cómo capturarlo
- Del data like al data wharehouse
- Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.
- Masterclass: Implementación básica de analítica sobre Watson Studio
- Masterclass: Herramientas del entorno de Big Data
Módulo 4. Big Data: Almacenamiento
- Sistemas SQL
- Sistemas No SQL y mixtos
- Sistemas de almacenamiento Cloud
- Masterclass: MongoDB: aplicaciones de datos en tiempo real y detección de impago
- Masterclass:Gestión de datos con Azure
Módulo 5. Ciberseguridad en BI y Data Science
- Introducción y conceptos de seguridad
- Arquitectura de la seguridad, seguridad en las redes, sistemas, aplicaciones y datos
- Respuesta a incidentes y escenario actual de las amenazas
- Masterclass: Azure
- Masterclass: GDPR, Ética y Privacidad en Data Science, Machine Learning
Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning
- Introducción al Machine Learning.
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Masterclass: Computación Cuántica
- Masterclass: Casos de éxito
Módulo 7. Análisis predictivo con Deep Learning
- Introducción al Deep Learning
- Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
- Redes convolucionales y otros tipos de redes
- Masterclass: Redes GAN
- Masterclass: El funcionamiento interno de una red convulaciona
Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato
- Sistemas de recomendación
- Procesamiento del lenguaje natural
- Análisis de sentimiento
- Masterclass: Introducción a los Sistemas de Recomendación para personalización guiada por datos
- Masterclass: Aplicaciones, retos y aspectos avanzados en los Sistemas de Recomendación
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 básicos de matemáticas y estadística
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Masterclass: Modelo estadístico para medir y mejorar el NPS en una compañía.
- Masterclass: Modelos estadísticos aplicados en diversos ámbitos de la industria
Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación
- Configuración de ambientes de desarrollo
- Introducción a Python
- Introducción a R
- Masterclass: De messy a tidy data: formateando datos para analítica.
- Masterclass: Análisis de un dataset real con Python
Módulo 3. Big Data: Captura del dato
- El dato y cómo capturarlo
- Del data like al data wharehouse
- Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.
- Masterclass: Implementación básica de analítica sobre Watson Studio
- Masterclass: Herramientas del entorno de Big Data
Módulo 4. Big Data: Almacenamiento
- Sistemas SQL
- Sistemas No SQL y mixtos
- Sistemas de almacenamiento Cloud
- Masterclass: MongoDB: aplicaciones de datos en tiempo real y detección de impago
- Masterclass:Gestión de datos con Azure
Módulo 5. Ciberseguridad en BI y Data Science
- Introducción y conceptos de seguridad
- Arquitectura de la seguridad, seguridad en las redes, sistemas, aplicaciones y datos
- Respuesta a incidentes y escenario actual de las amenazas
- Masterclass: Azure
- Masterclass: GDPR, Ética y Privacidad en Data Science, Machine Learning
Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning
- Introducción al Machine Learning.
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Masterclass: Computación Cuántica
- Masterclass: Casos de éxito
Módulo 7. Análisis predictivo con Deep Learning
- Introducción al Deep Learning
- Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
- Redes convolucionales y otros tipos de redes
- Masterclass: Redes GAN
- Masterclass: El funcionamiento interno de una red convulaciona
Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato
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- Análisis de sentimiento
- Masterclass: Introducción a los Sistemas de Recomendación para personalización guiada por datos
- Masterclass: Aplicaciones, retos y aspectos avanzados en los Sistemas de Recomendación
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
Iván Palomares Carrascosa
Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science
Profesorado
Alejandro Guasch Granell
Project Manager en SEAT
José Luis Sánchez
Head of Big Data Operations en Zurich
Jacinto Arias Martínez
CEO at Taidy Cloud
Rafael Zambrano López
Data Scientist en LaLiga
Paloma Romera
Consultora Senior y Arquitecto de Infraestructuras en IBM
Javier Cózar del Olmo
Co-Fundador Taidy
Juan Jose Silva Torres
Data & Analitycs Manager en Ymedia
Jesús Fernández Bés
Especialista en Procesado de Lenguaje Natural y Machine Learning en Everis
Diego Calvo
Technical Lead - Machine Learning & Big Data en Bravent
Daniel González Medina
Co-Founder Taidy Cloud
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Escuela
Online nº1
Ranking
Iberoamericano
Doble
titulación
Excelencia
educativa
Estrella
de Oro
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Aplicamos la innovación en el aprendizaje. Reconocidos por FECYT como uno de los perfiles más innovadoresAprendizaje
de calidad
Expertos de
la industria
Opiniones sobre el Postgrado en Data Science y Machine Learning
IEBS está posicionada en Rankings como la mejor Escuela Online en España e Iberoamérica para el Postgrado en Data Science y Machine Learning .
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Ver opiniónModelo de aprendizaje innovador
Aplicamos las mejores metodologías en Formación Online para el Postgrado en Data Science y Machine Learning .
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
Duración, becas, financiación y precios del Postgrado en Data Science y Machine Learning .
¿Cuánto dura?
Tiene una duración de 375 horas.
Precio del Postgrado en Data Science y Machine Learning
Tiene una inversión total de: U$S 3.750
Becas disponibles
Beca Smart: cubre el 25% del precio
¿Cuándo empieza?
Empieza el 29/04/2021.
¡Fináncialo!
Con IEBS en cuotas mensuales sin intereses.
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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