Máster en Data Science e Inteligencia Artificial

Máster en Data Science

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Duración: 1 año académico

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Idioma: Español

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Modalidades: Live Streaming y Online Flexible

Objetivos

¿A quién va dirigido este máster?

Ayudas económicas

Avalado por instituciones de prestigio

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Seleccionados en la categoría de Excelencia Formativa en los Premios Tecnología e Innovación

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Modalidades

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Modalidad Live Streaming

Descripción: Alumno y profesor interactúan en directo a través de una plataforma de videoconferencia. Posteriormente, las grabaciones de las clases se publican en el campus virtual.

Tutor personal: Disponible durante todo el curso

Recursos complementarios: Lecturas, presentaciones, libros, manuales, cuestionarios, ejercicios, foros de dudas, repositorio documental, etc.

Interacción con otros alumnos: Durante las clases, en la preparación de los casos prácticos (opcional), en la elaboración del proyecto final (opcional) y por chat grupal/individual en la intranet.

Fecha de inicio y fin: 25 de Marzo de 2024 – 21 de Diciembre de 2024

Horarios disponibles: Lunes y Miércoles de 18:30 a 21:00h (zona horaria UCT+1, Madrid)

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Modalidad Online Flexible

Información: Los alumnos tienen acceso a un campus virtual con las grabaciones de las clases y los recursos complementarios. Interactúan con los profesores en tutorías periódicas (videoconferencia) o por email.

Tutor personal: Disponible durante todo el curso

Recursos complementarios: Lecturas, presentaciones, libros, manuales, cuestionarios, ejercicios, foros de dudas, repositorio documental, etc.

Interacción con otros alumnos: Durante las tutorías, en la preparación de los casos prácticos (opcional), en la elaboración del proyecto final (opcional) y por chat grupal/individual en la intranet.

Fecha de inicio: Inicio flexible

Duración: 9 meses

Dedicación: De 8 a 10 horas semanales (Flexible)

Contenido del Máster en Data Science e Inteligencia Artificial

MÓDULO I. PROGRAMACIÓN Y COMPUTACIÓN PARA LA CIENCIA DE DATOS


Tema 1 - Programación Python
    • Instalación
    • Herramientas básicas
    • Jupyter Notebook
    • Tipos de datos
    • Estructuras condicionales
    • Estructuras iterativas
    • Funciones
    • Estructuras de datos
    • Programación vectorial con Numpy
    • Manipulación de datos con Pandas
    • Graficación básica con Matplotlib

Tema 2 - Programación en R
    • Instalación
    • Herramientas básicas
    • R Studio
    • Tipos de datos
    • Estructuras condicionales
    • Estructuras iterativas
    • Funciones
    • Estructuras de datos
    • Uso de apply, lapply y sapply
    • Dataframes
    • El universo Tidyverse
    • Manipulación de datos con dplyr
    • Graficación básica con ggplot2

MÓDULO II. MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA PARA LA CIENCIA DE DATOS


Tema 3 - Fundamentos estadísticos
    • Estadística descriptiva
    • Probabilidad
    • Variables aleatorias
    • Covarianza y correlación
    • Muestra y población
    • Distribuciones normales
    • Distribuciones de Poisson
    • Otro tipo de distribuciones

Tema 4 - Estadística aplicada a la ciencia de datos
    • Principales tests estadísticos
    • significancia estadística
    • P-value
    • Interpretación de las principales métricas
    • Principal Component Analysis (PCA)
    • Estadística inferencial
    • Regresiones lineales
    • Regresiones logísticas

MÓDULO III. BIG DATA


Tema 5 - Fundamentos del Big Data
    • La necesidad del Big Data
    • Introducción al Big Data
    • Qué no es el Big Data
    • Desafíos del Big Data
    • Fuentes de datos
    • Tipos de datos
    • Volumen, Velocidad y Variedad
    • Tecnologías de Almacenamiento

Tema 6 - Arquitecturas
    • Sistemas de almacenamiento distribuidos
    • Sistemas de almacenamiento en la nube
    • Bases de Datos NoSQL
    • Apache Hadoop
    • Cloudera
    • Apache YARN
    • MapReduce
    • Orquestación de procesos

Tema 7 - Principales herramientas
    • Hadoop Ecosystem
    • Apache Hive
    • Apache Spark
    • PySpark
    • Apache Airflow
    • Apache Kafka

MÓDULO IV. OBTENCIÓN, PREPARACIÓN Y ALMACENAMIENTO DEL DATO


Tema 8 - Naturaleza de los datos
    • Principales tipos atómicos
    • Datos cualitativos y cuantitativos
    • Datos continuos y discretos
    • Datos estructurados y no estructurados
    • Datos temporales

Tema 9 - Técnicas de recogidas de datos
    • Orígenes de los datos
    • Redes sociales
    • Web Scraping
    • Datos en tiempo real
    • Tendencias en la obtención de datos

Tema 10 - Preprocesamiento y Data Quality
    • Calidad del dato
    • Análisis exploratorio de datos
    • Detección y tratamiento de outliers
    • Tratamiento de valores perdidos
    • Tratamiento de problemas desbalanceados
    • Transformación de variables
    • Normalización de variables numéricas

MÓDULO V. ANALÍTICA AVANZADA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL


Tema 11 - Analítica avanzada de datos
    • Introducción a la Analítica Avanzada
    • Extracción del conocimiento
    • Procesos de analítica avanzada de datos
    • Principales aplicaciones

Tema 12 - Minería de datos
    • Problemas supervisados
    • Problemas no supervisados
    • Problemas semi supervisados
    • Inferencia vs predicción
    • Overfitting vs Underfitting
    • Bias vs Variance
    • Validación de modelos

Tema 13 - Machine Learning
    • Introducción al machine learning
    • Técnicas de clasificación
    • Técnicas de regresión
    • Técnicas de clustering
    • Algoritmos avanzados
    • Estado del arte

Tema 14 - Deep Learning
    • Intuición detrás del Deep Learning
    • Redes Neuronales Simples
    • Redes Neuronales Recurrentes
    • Redes Neuronales Convolucionales
    • Transformers
    • Redes Neuronales Generativas Adversarias

MÓDULO VI. NARRACIÓN BASADA EN EL DATO: VISUALIZACIÓN AVANZADA & STORYTELLING


Tema 15 - Visualización avanzada de datos
    • Gráficos avanzados
    • Visualización multivariable
    • Visualización de texto
    • Visualización de series temporales
    • Diseño y estética
    • Consejos para realizar mejores gráficos

Tema 16 - Business Intelligence y cuadros de mando
    • Introducción al Business Intelligence
    • Cálculo de métricas clave
    • Cuadros de mando
    • Funciones y beneficios
    • KPI
    • Componentes avanzados
    • Tableau
    • Power BI

Tema 17 - Storytelling
    • Definición
    • La importancia del Storytelling
    • Estructura narrativa
    • Informes
    • Consejos
    • Selección de datos significativos
    • Identificación de audiencia
    • Elaboración de un Storytelling efectivo

MÓDULO VII. REGULACIONES Y ÉTICA


Tema 18 - La legislación en la ciencia de datos
    • Privacidad
    • Protección de datos y LOPD
    • Tratamiento de datos
    • Conservación y borrado de datos
    • Ejercicio de derechos

Tema 19 - Ética en la Inteligencia Artificial
    • Explicabilidad de la Inteligencia Arficial
    • Bias y Fairness
    • Ética de los Datos
    • Exploración de escenarios negativos
    • Gobernanza y cumplimiento
    • Sostenibilidad

MÓDULO VIII. PLANIFICACIÓN Y DIRECCIÓN DE PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS E IA


Tema 20 - Aplicaciones del Data Science y la IA
    • Situación actual y nivel de adopción
    • Evolución del sector
    • Aplicaciones en los diferentes sectores
    • El futuro de la industria

Tema 21 - Planificación de proyectos de Inteligencia Artificial
    • Diseño de soluciones
    • Selección y gestión de recursos
    • Presupuestos
    • Planificación
    • Ejecución
    • Control y seguimiento
    • Cierre de proyecto
    • Experiencias reales

Tema 22 - Metodologías Ágiles
    • Introducción a las metodologías Ágiles
    • Ventajas y limitaciones
    • Kanban
    • Scrum
    • Adopción de las metodologías Ágiles

Docentes del máster

Mucho más que formación

FORMACIÓN DE POR VIDA

Se espera que las tecnologías digitales evolucionen muy rápido. Por este motivo, los alumnos de la escuela tendrán acceso a actualizaciones y novedades de manera indefinida (este servicio solo es compatible con los másteres en blockchain).

NETWORKING CONTINUO

Nuestro canal privado conecta directamente a todos los antiguos alumnos, docentes, empresas y especialistas para que puedan comunicarse fácilmente. También se organizan eventos virtuales y presenciales para la comunidad.

BOLSA DE TRABAJO Y PRÁCTICAS

Numerosos acuerdos nos permiten ofrecer nuevas oportunidades laborales y la posibilidad de realizar prácticas laborales durante el curso o una vez finalizado.

ACELERADORA

La escuela ayuda a los alumnos a convertir sus proyectos de final de máster en Startups. Proporcionando mentores, acceso a inversores y desarrolladores para el producto mínimo viable.

MÁSTERES DESTACADOS

Para perfiles de negocio

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