Introducción a Data Science

Este módulo te permitirá familiarizarte con la terminología y los conceptos clave del Data Science.

Arquitecturas y plataformas de datos

Artificial Intelligence, Machine Learning y Deep Learning

  Estrategia y mercado de datos

Herramientas para Data Science

Adquiere soltura en el manejo de las herramientas principales de un Data Scientist.

Lenguaje Python y sus librerías y entornos (Numpy, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib)

  SQL, su sintaxis y funcionalidades del lenguaje de queries

  Data Science collaboration (Git/Google Colab/Drive)

  NOSQL a través de bases de datos como MongoDB

Data Analytics & Business Intelligence

En este módulo entenderás cómo realizar transformaciones de los datos, preprocesamiento, estandarizaciones y visualizaciones, con los que extraer todo el potencial de los datos.

  Limpieza de datos

  Transformación de datos

  Visualización de datos

  Contrucción de dashboards

  Data storytelling

Machine Learning

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

Deep 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

Machine Learning Operations (MLOps)

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

Presentación del Capstone Project

Proyecto transversal de inicio a fin de máster, en el que abordarás de manera grupal un reto en Data Science, que te permitirá poner a prueba todos los conocimientos adquiridos desde el primer minuto. Podrás elegir tu propia aventura dentro del sector, escogiendo entre diferentes ámbitos:

  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.