Máster en Data Science & Big Data
Máster en Data Science & Big Data
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Presencial
Live Streaming
200h
Marzo 2023
Doble titulación
5 titulaciones
Recién graduado
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200h
Marzo 2023
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El mejor programa de Data Science de España
Aplica Data Science desde el primer día.
Con el Máster en Data Science & Big Data asentarás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de análisis predictivo. Usarás Tensorflow, Numpy, Prophet, Spark, Pandas, Keras… además de estadística y Python para poder trabajar con datasets.
Al finalizar este programa da un paso más ampliando tu formación con el Máster en Deep Learning y podrás conseguir el título de Máster de Data Science & Deep Learning.
¿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.
+650%
Según LinkedIn, se ha producido un aumento del 650% en los puestos de trabajo de la ciencia de los datos desde 2012.
Fuente: LinkedIn.
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.
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 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
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¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
Advanced Data Processing
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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.
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.
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
Diego García
Co Founder, Technology & Development Leader
Ernesto Padilla
Data Science Consultant
Fabiola Pérez
CEO
Ver todos
Nuestros
profesores
profesores
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
Diego García
Co Founder, Technology & Development Leader
Ernesto Padilla
Data Science Consultant
Fabiola Pérez
CEO
Jesús Hernando
Dr. Grupo de Ingeniería de Software
Manuel Lopez
Machine Learning Researcher
Oscar Fernández
Software Engineer for Data Visualization Solutions
Víctor Vaquero
Data Scientist
Ion Carmona
Senior Business Data Analyst | PM
Pablo Perez
Head of Market Insights
Miguel García
Software Craftman
Noelia Romanillos
CEO
Mikel Rufián
Global Managing Director
Mario Lopez
Data Team Manager
Juan José Beunza
Director Machine Learning Health
Jose Antonio Ondivela
Smart Cities Solutions Director
Francisco López
Vice President Marketing Communications
Fernando Aparicio
Director
David López
Software Engineer for IoT/XR Solutions & Innovation Project Manager
Nuestros
profesores
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Senior Business Analytics Consultant
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Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
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Mikel Rufián
Global Managing Director
Mario Lopez
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Juan José Beunza
Director Machine Learning Health
Jose Antonio Ondivela
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Francisco López
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Fernando Aparicio
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David López
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Próxima
convocatoria
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Fecha inicio
Marzo
2023
2023
Horario
Martes
18:30 - 22:30
Jueves
18:30 - 22:30
18:30 - 22:30
Jueves
18:30 - 22:30
Duración
5 meses
200 horas
200 horas
Plaza
25 personas
Precio &
Financiación
Financiación
Máster en Data
Science & Big Data
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8.950€
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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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