Máster en Data Science & Deep Learning
Máster en Data Science & Deep Learning
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Presencial
Live Streaming
370h
Marzo 2023
Doble titulación
Máster en Data Science & Deep Learning
Presencial
Live Streaming
370h
Marzo 2023
Doble titulación
Aprende las últimas técnicas del mercado
El Máster en Data Science & Deep Learning está compuesto de dos programas:
Con el Máster en Data Science & Big Data aprenderás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de analítica predictiva .
En esta formación te proporcionaremos las bases de estadística y Python para poder trabajar con datos.
En el Máster en Deep Learning aplicarás las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning, base para disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos.
Por qué
Data Science
Data Science
Nº1
Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
Fuente: Glassdoor.
2,700,000
Ofertas de empleo estarán abiertas en el mundo en 2020 para data scientist.
Fuente: IBM
El Máster de Data Science se adapta a tu ritmo de aprendizaje, con dos programas que se pueden cursar de forma independiente y que te convertirán en el profesional más demandado.
Módulo 1
Máster en Data Science & Big Data
Data Science Fundamentals
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Data Visualization
Data Visualization
¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Fuentes de datos / ETL
Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming
Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)
Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming
Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning I
Machine Learning I
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Big Data Fundamentals
Big Data Fundamentals
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Entrepreneurship I
Entrepreneurship I
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Módulo 1
Máster en Data Science & Big Data
Data Science Fundamentals
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Data Visualization
Data Visualization
¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Fuentes de datos / ETL
Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming
Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)
Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming
Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning I
Machine Learning I
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Big Data Fundamentals
Big Data Fundamentals
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Entrepreneurship I
Entrepreneurship I
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Módulo 2
Máster en Deep Learning
Deep Learning
Deep Learning
Introducción a los conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Además de proporcionar un recorrido teórico-práctico se aprenderán a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero.
Computer Vision
Computer Vision
Introducción a los conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Se realizará un recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Processing
Natural Language Processing
Introducción a los conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Machine Learning II
Machine Learning II
Aplicación de redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo. Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, diferencia temporal de aprendizaje y métodos de aproximación.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Kaggle Challenge
Kaggle Challenge
Formarás parte de un equipo en Kaggle donde solucionarás un reto de Data Science de la plataforma mas usada por data scientists.
Final Project
Final Project
Creación de tu proyecto en grupo de ciencia de datos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
Módulo 2
Máster en Deep Learning
Deep Learning
Deep Learning
Introducción a los conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Además de proporcionar un recorrido teórico-práctico se aprenderán a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero.
Computer Vision
Computer Vision
Introducción a los conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Se realizará un recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Processing
Natural Language Processing
Introducción a los conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.
Machine Learning II
Machine Learning II
Aplicación de redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo. Conocer las formas de calcular medias y promedios móviles, procesos de decisión de Markov, programación dinámica, diferencia temporal de aprendizaje y métodos de aproximación.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, implementar y diseñar modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación, diseñar modelos generativos adversariales para la gestión de datos.
Kaggle Challenge
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Formarás parte de un equipo en Kaggle donde solucionarás un reto de Data Science de la plataforma mas usada por data scientists.
Final Project
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Nuestros
colaboradores
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colaboradores
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Alberto Rodriguez
Presidente TheCUBE
Alvaro Montero
Senior Business Analytics Consultant
Andrés Haddad
CEO TheCUBE
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
Daniel Montilla
Tech Leader & Machine Learning Engineer
David Gordo
Co-Founder
Diego García
Co Founder, Technology & Development Leader
Ernesto Padilla
Data Science Consultant
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profesores
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CEO
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David Gordo
Co-Founder
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Data Science Consultant
Fabiola Pérez
CEO
Jesús Gómez
Artificial Intelligence Analyst
Jesús Hernando
Dr. Grupo de Ingeniería de Software
Manuel Lopez
Machine Learning Researcher
Oscar Fernández
Software Engineer for Data Visualization Solutions
Oscar Picazo
IT Specialist - Freelance
Ruben Zazo
Research Team Leader
Víctor Vaquero
Data Scientist
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Próxima
convocatoria
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Fecha inicio
Marzo
2023
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Horario
Martes
18.30 - 22.30
Jueves
18.30 - 22.30
18.30 - 22.30
Jueves
18.30 - 22.30
Duración
9 meses
370 horas
370 horas
Plaza
25 personas
Precio &
Financiación
Financiación
Módulo 1
Máster en Data
Science & Big Data
Science & Big Data
8.950€
Módulo 2
Máster en
Deep Learning
Deep Learning
7.750€
Módulo 1 - 2
Máster en
Data Science &
Deep Learning
Data Science &
Deep Learning
14.750€
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Tenemos disponible
Becas de la Fundación Universia
Tenemos Disponible
Becas de la Fundación ONCE
Bonificable por
Fundae
También es posible fraccionar el
pago sin intereses
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Está a 3 pasos de convertirte en un experto en Data Science & Deep Learning
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