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: 07-03-2021

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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.

Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación

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

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

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

Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Masterclass: Computación Cuántica

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

Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato

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

Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación

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

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

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

Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Masterclass: Computación Cuántica

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

Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato

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

Pascual Parada Torralba
+

Pascual Parada Torralba

Director de Innovación y Data

Iván Palomares Carrascosa
+

Iván Palomares Carrascosa

Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science

Profesorado

Alejandro Guasch Granell
+

Alejandro Guasch Granell

Project Manager en SEAT

José Luis Sánchez
+

José Luis Sánchez

Head of Big Data Operations en Zurich

Jacinto Arias Martínez
+

Jacinto Arias Martínez

CEO at Taidy Cloud

Rafael Zambrano López
+

Rafael Zambrano López

Data Scientist en LaLiga

Paloma Romera
+

Paloma Romera

Consultora Senior y Arquitecto de Infraestructuras en IBM

Javier Cózar del Olmo
+

Javier Cózar del Olmo

Co-Fundador Taidy

Juan José Silva Torres
+

Juan José Silva Torres

Data Director en Ymedia

Jesús Fernández Bés
+

Jesús Fernández Bés

Especialista en Procesado de Lenguaje Natural y Machine Learning en Everis

Diego Calvo
+

Diego Calvo

Technical Lead - Machine Learning & Big Data en Bravent

Daniel González Medina
+

Daniel González Medina

Co-Founder Taidy Cloud

¿Por qué elegirnos?

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Online nº1

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

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Iberoamericano

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titulación

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innovadora

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la industria

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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 .

Modelo 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

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.

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

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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