Directorio Masters en Tecnologías de la Información Masters en Big Data
¿Conocías que la prestigiosa Universidad de Harvard designó a la disciplina de análisis de datos como la ocupación más atractiva del siglo XXI? No es de extrañar. A todas las compañías les resultan atractivos los perfiles que contribuyen a tomar decisiones precisas basadas en información.
¡Impresiona con tus destrezas gracias a este posgrado de KSchool! Adquirirás los métodos más avanzados del examen de datos empleando Python, Deep Learning, Spark, Business Intelligence, SQL, Tableau y Power BI. Únicamente requieres conocimientos básicos generales de programación y estadística, aunque el plan contempla una revisión inicial de Python y estadística para reforzar tus conocimientos. Hay mucho por aprender:
Elaborar tu propio código analizando grandes volúmenes de datos.
Perfeccionar el lenguaje de plataformas distribuidas Spark para formar modelos de machine learning.
Comprender todo el proceso complejo del análisis de datos: recolección, depuración, análisis y presentación.
Asimilar las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
En cada sesión se unirá un docente para brindar clases en vivo, resolver interrogantes y sugerir ejercicios prácticos. No se tratará de un docente cualquiera, sino de un especialista del equipo académico de KSchool, expertos en datos y que laboran en empresas de renombre como Telefónica, Google o TomTom. Tienen tanto conocimiento para compartir que, si no puedes asistir en directo o deseas repasar las clases, tendrás la posibilidad de revisar las grabaciones cuantas veces desees a través de la plataforma.
KSchool facilita tu acceso, te brinda una educación flexible en línea y te ofrece un contenido práctico de alta calidad dirigido por auténticos profesionales. No podrías solicitar más.
Data Scientist
Business Intelligence
Business Analyst
Data Business Consultant
Data Engineer
Data Specialist
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¿Conocías que la prestigiosa Universidad de Harvard designó a la disciplina de análisis de datos como la ocupación más atractiva del siglo XXI? No es de extrañar. A todas las compañías les resultan atractivos los perfiles que contribuyen a tomar decisiones precisas basadas en información.
¡Impresiona con tus destrezas gracias a este posgrado de KSchool! Adquirirás los métodos más avanzados del examen de datos empleando Python, Deep Learning, Spark, Business Intelligence, SQL, Tableau y Power BI. Únicamente requieres conocimientos básicos generales de programación y estadística, aunque el plan contempla una revisión inicial de Python y estadística para reforzar tus conocimientos. Hay mucho por aprender:
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Comprender todo el proceso complejo del análisis de datos: recolección, depuración, análisis y presentación.
Asimilar las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
En cada sesión se unirá un docente para brindar clases en vivo, resolver interrogantes y sugerir ejercicios prácticos. No se tratará de un docente cualquiera, sino de un especialista del equipo académico de KSchool, expertos en datos y que laboran en empresas de renombre como Telefónica, Google o TomTom. Tienen tanto conocimiento para compartir que, si no puedes asistir en directo o deseas repasar las clases, tendrás la posibilidad de revisar las grabaciones cuantas veces desees a través de la plataforma.
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Bienvenida
-Introducción al Máster.
Introducción a Python
-La programación para Data Science Jupyter Notebooks.
-Variables y operadores.
-Listas y diccionarios.
-Control de flujo y bucles.
-Debuging.
Estadística
-Variables aleatorias discretas.
-Variables aleatorias continuas.
-Intervalos de confianza y contraste de hipótesis.
Python para Data Science
-Álgebra y métodos numéricos con Python - Numpy.
-Tratamiento de datos - Pandas.
-Análisis exploratorio de datos.
-Análisis y limpieza de datos.
-Normalización y estandarización.
-GitHub.
Visualización de datos con Python
-Visualización de datos con Python.
Aprendizaje supervisado
-Introducción y regresión lineal múltiple.
-Regresión con árboles y random forest.
-Regresión con SVM y KNN.
-Clasificación regresión logística.
-Clasificación con Árboles, SVM y KNN.
Aprendizaje no supervisado
-Clustering jerárquico y K-means.
-Clustering dbscan y gmm.
-Reducción de dimensionalidad PCA.
-Reducción de dimensionalidad SVD.
Model Performance
-Ensamblado de modelos.
-Model evaluation and improvement.
-Feature engineering con Python.
Metodología
-Metodología de modelado.
Sistemas de recomendación
-Introducción a los sistemas de recomendación.
Series temporales
Series temporales.
Deep Learning
-Introducción y componentes Perceptrón.
-ANN.
-RNN.
-CNN.
-Tendencias,
Procesamiento del Lenguaje Natural
-Procesamiento del Lenguaje Natural.
Data Science con consultas SQL
-SQL, Geo Analytics y ML con Big Query.
Entornos distribuidos Spark
-Big Data - Spark.
Visualización de datos con Tableau
-Introducción a Tableau y Visualización.
-Visualizaciones en Tableau.
-Data storytelling.
Inteligencia de negocio
-Business Intelligence.
-Inteligencia de negocio con Power BI.
Data Science in business
-Interpretabilidad de modelos.
-Despliegue de la Ciencia de Datos en las compañías.
-Metodología de casos de uso.
-Ética en los algoritmos.
Competición analítica
-Kaggle competition.
Trabajo de Fin de Máster - TFM
Presentación del proyecto TFM.
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