Aprende todas las etapas del proceso de análisis de datos, desde la adquisición e integración de datos hasta la productivización de modelos matemáticos basados en técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
No te preocupes por nada y menos por el dinero. Con nuestros planes de financiación tendrás hasta 24 meses sin intereses.
Según Indeed, la publicación de ofertas laborales para posiciones de Data Scientist creció un 253% entre diciembre de 2013 y enero de 2019. La oferta de profesionales cualificados, sin embargo, ha crecido de forma mucho más discreta, debido al complejo perfil formativo del científico de datos, que debe combinar con fluidez conocimientos sobre desarrollo de software, matemáticas y estadística con una exhaustiva visión de negocio.
El contenido del máster en Data Science se ha diseñado como un programa intensivo de 17 semanas de formación práctica y basada en best-in-class experiences en la industria del análisis de datos, proporcionando a los alumnos una base de competencias ajustadas a la realidad del mercado laboral. Esta metodología les permitirá mejorar en su posición actual, encontrar un cambio de carrera en un sector en auge o buscar nuevas oportunidades laborales en el ámbito del Big Data y Analytics.
Nuestros estudiantes…
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Han conseguido trabajo.
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Han alcanzado un rol superior en el sector.
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Estudiantes lo recomiendan.
El objetivo de este módulo es preparar al participante para las 17 semanas de máster intensivo con una introducción con Datacamp, es una plataforma enfocada en cursos para Data Science. Antes del inicio del programa lo tendrás disponible para que puedas ir repasando conceptos de programación y estadística.
Aquí empieza tu carrera como Data Scientist. Aprenderás los “basics” antes de entrar en materia:
- Data Strategy and Data Driven Companies.
- Artificial Intelligence, Machine Learning y Deep Learning.
- Data Architectures and Platforms.
Introducción del Máster project : EasyMoney.
Python y SQL son los lenguajes más utilizados en el mundo de la explotación de los datos. Aprenderemos a trabajar con ellos de manera natural en clases intensivas pero muy prácticas.
- Python
- SQL
Aprenderemos a representar tendencias en los datos correctamente, seleccionar métricas dependiendo del tipo de negocio y explotar los datos para la toma de decisiones.
- Data cleaning.
- Data transformation.
- Data visualization.
Trabajaremos proyectos con bases de datos de Renfe, BMW, entre otras.
El “core” del programa y del Data Scientist moderno. Aprenderemos los fundamentos teóricos de cada tipo de algoritmo predictivo y construiremos en conjunto proyectos Machine Learning de cada uno de los modelos vistos en clase.
- Aprendizaje Supervisado – Clasificación
- Aprendizaje Supervisado – Regresión
- Aprendizaje Supervisado – Time Series
- Aprendizaje No Supervisado – Clustering y Collaborative Filtering
- Reinforcement Learning
Proyectos que se realizarán: WeatherAUS, Microsoft Malware Prediction, Google Analytics Customer Revenue, Google Shops Sales Forecast, OLIST y Taxi.
Una de las ramas más avanzadas de la Inteligencia Artificial. Construiremos algoritmos que simulan el funcionamiento de las neuronas cerebrales y que sean capaces de reconocer patrones en imágenes, textos y sonidos.
- Visión por Computador con CNN
- Sentiment analysis con RNN
- Transfer Learning
- Natural Language Generation
Proyectos que se realizarán: MNIST y Twitter Sentiment Analysis.
Aprenderemos a usar Flask para poner en producción nuestros modelos predictivos.
- Productivización de modelos con Flask
Proyectos que se realizarán: Renfe II.
Finalizando el programa, veremos distintas temáticas relacionadas con la gestión de proyectos de Data Science, comercialización y todos los aspectos legales que acompañan la explotación de los datos.
- Gestión de proyectos de Data Science
- Comercialización de proyectos de Data Science
- Operación de modelos a escala
- Aspectos legales y éticos en el uso de datos
En este reto tienes el desafío de analizar un conjunto de datos de clientes de Google Merchandise Store, para predecir los ingresos por cliente.
Sumérgete en el Rol de un Data Science en una empresa de productos financieros. Aprende a lidiar con requisitos reales y el equipo, para proporcionar soluciones en el área de marketing analítico y desarrollo de negocio desde la analítica avanzada.
Vamos a predecir los clientes con más probabilidades de compra de una de las e-commerce más famosas de Brasil.
¿Puedes ayudar a proteger más de mil millones de ordenadores del daño ANTES de que ocurra? Predice la vulnerabilidad con el apoyo de miles de datos que nos facilitará Microsoft.
Conoce al director
Juan Águila
Predective and Digital Analytics Director at CaixaBank Business Intelligence
Ingeniero y Máster en Matemáticas, dirige un equipo de 19 personas liderando Data Science. Su día a día consiste en el desarrollo de proyectos machine learning, deeplearning y son responsables de desarrollar modelos predictivos para todo el grupo CaixaBank.
Nuestra iniciativa Career & Talent te dará la preparación necesaria para triunfar en todo lo que te propongas. Podrás escoger entre dos recorridos, compuesto por cuatro fases, según tus objetivos a nivel profesional.
Juan Águila
Predictive and Digital Analytics Director at Caixabank Business Intelligence
Felipe Calderero
Director of Data Science en Novartis
Joseph Gallart
Manager Data Scientist en Caixabank Business Intelligence
Isidre Royo
Product Manager Analytic Solutions en OpenText
Nico Popescul
Data Scientist en CaixaBank Business Intelligence
Victor Muakuku Cores
Director de Enzyme Advising Group
Laura Roman Canal
Senior Data Scientist en Caixabank Business Intelligence
Charles Kotzer
Chief Product Officer en Nuclio Digital School
Guillem Sitges
Data Scientist en Caixabank Business Intelligence
Dylan Castillo
Data Scientist en Olympic Channel
Álvaro Ponte
Data Scientist en Cabify
Pedro Costa
Senior Data Scientist en IQVIA
Andrés del Álamo
Data Scientist
Heribert Valero
Principal Data Scientist en Ferrovial
Guillermo Alvarez
da Science Specialist en Wondo
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