Antes de iniciar el máster tendrás acceso a nuestra plataforma de pre-cursos online, con el objetivo de que tengas toda la preparación necesaria para enfrentarte al desafío. 

Gracias a esto, podrás repasar desde cero los conceptos clave de los lenguajes de programación (Python + SQL) y la estadística aplicada.

  Intro to programming

  Python & Pandas

  Intro to SQL

 Curso de Scientific Computing with Python

 Curso de Data Analysis with Python

Entenderás conceptos clave de esta profesión y obtendrás una primera visión sobre el valor y uso estratégico de los datos.

 Introducción a Data Analytics: historia y evolución

 Conceptos básicos y terminología

 Impacto de los datos en las estrategias de negocio

 Ética y privacidad

 Introducción a bases de datos

 Big Data 101

 Introducción a Machine Learning e Inteligencia Artificial

 Desarrollo de producto con Data Analytics

Te sumergirás en los conceptos básicos de programación en Python, desde las variables, pasando por las listas, bucles y funciones. Además, entenderás cómo funcionan las librerías de Python, una pieza fundamental para el tratamiento y limpieza de los datos.

  Introducción a Python para el análisis de datos

  Fundamentos básicos de programación en Python

  Funciones, clases, módulos y entornos de Python

  Principales librerías para Data Analytics: Numpy y Pandas

  Pandas Dataframe

Entrarás de lleno en el mundo de la estadística descriptiva y aprenderás a usar Matplotlib para crear visualizaciones de datos gracias a Python.

 Estadística descriptiva e introducción a Matplotlib

 Comunicación de resultados con datos

 Probabilidad para análisis de datos

 Correlación, causalidad y significancia

 Data Analytics con criterio estadístico

Aprenderás a limpiar, transformar, visualizar y unificar datos de diferentes fuentes, y te sumergirás en el análisis exploratorio de datos. 

 Limpieza de datos

 Transformación de datos

 Análisis exploratorio de datos

 Web Scrapping

 Introducción a A/B Testing

 Data Analytics en acción

Te introducirás en el lenguaje de programación SQL y su uso en el mundo del Data Analysis. Desde su aplicación para bases de datos, pasando por queries, filtros, funciones de agregación, hasta introducirte de lleno en BigQuery, noSQL y MongoDB.

 Introducción a bases de datos y SQL

 Queries 101

 Filtros, ordenación y operadores

 Funciones de agregación y subconsultas

 Google Cloud Platform & BigQuery

 Queries complejas en BigQuery

 Bases de datos noSQL e introducción a MongoDB

En este módulo aprenderás todo sobre la visualización de datos, empezando por la construcción de dashboards y la definición de KPIs. También extraerás todo el potencial de Looker Studio y descubrirás cómo elaborar reports efectivos.

 Intro a Dataviz – dashboards

 KPIs

 Dashboards en Looker – Parte I

 Dashboards en Looker – Parte II

 Reports y Storytelling

 Dataviz en Tableau

Aprenderás los fundamentos teóricos de Chat GPT y los modelos grandes de lenguaje (LLM) y cómo sacarle el mayor rendimiento en el campo de los datos.  

 Introducción a los LLMs

 Prompt Engineering: Fundamentos y técnicas básicas

 LLMs en DA: herramientas y técnicas

 Análisis de datos a velocidad 10x

Te sumergirás en el fascinante campo del Machine Learning: explorarás los principales tipos de técnicas, herramientas y modelos. ¡Descubrirás cómo esta tecnología está transformando la forma en que interactuamos con los datos!

 Inteligencia artificial y Machine Learning

 Algoritmos de Machine Learning

 Evaluación y sesgos en ML

 Modelos y soluciones ready to use

Conocerás las principales tendencias que hay en el sector de los datos y te adentrarás en las diferentes salidas profesionales del sector.

 Desafíos y tendencias en el mercado de datos

 Buscando trabajo en posiciones relacionadas con Data Analytics

Sumérgete en el core del programa y del Data Scientist moderno, dominando el aprendizaje automático (Machine Learning) en todas sus vertientes, para lograr algoritmos eficientes y útiles para predecir exitosamente.

Aprendizaje supervisado: Clasificación, Regresión y Time Series

Aprendizaje no supervisado: Clustering y collaborative filtering

Reinforcement learning

Construye aplicaciones de aprendizaje profundo (Deep Learning) en los ámbitos de Computer Vision, Natural Language Processing y Speech Recognition.

Comprende las redes neuronales

Procesa información no estructurada (imagen, texto, vídeo y sonido)

Construye agentes de Inteligencia Artificial

Reinforcement learning

Módulo final dedicado a las herramientas de MLOps e introducción al cloud y gestión de proyectos de Data Science, que te permitirán desenvolverte como un auténtico profesional en el sector.

MLOps tools

Model Serving (Flask y Cloud)

Machine-Learning-as-a-Service

Mercado de los datos

A lo largo del máster trabajarás en un proyecto grupal, dividido en dos fases, con el que entenderás cómo se trabaja en un contexto real.

Podréis escoger entre diferentes problemáticas a tratar como eje principal de vuestro proyecto, dentro de una área de negocio.

Role-play: Resuelve un reto de negocio de Fintech, Retail o Sustainable Development.

SooGoodData: Elige entre los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.

Data For Net Zero: Escoge entre cambio climático y costos de la alimentación.