Máster Data Science - IMMUNE Technology Institute

 Máster en 
 Data Science 

El Máster en Data Science es un programa de 420 horas dirigido a profesionales que buscan especializarse en Data Science, conocer las principales técnicas de Inteligencia Artificial y cómo aplicarlas en diferentes industrias. Desarrollado por IMMUNE Technology Institute, aprenderás de los mejores profesionales, con una metodología "Case to be Solved" y escenarios del mundo real.

Datos de programa

Metodología

Part Time | Blended

Lugar

IMMUNE Campus: Paseo de la Castellana 89

Duración

6 Meses - 420 Horas

Horario

Viernes 17 - 22 Hrs Sábados 10 - 15 Hrs

Idioma

Materiales en Inglés, Clases en Español

Próxima Convocatoria

Octubre de 2020

¿A QUIÉN ESTÁ DIRIGIDO?

Perfil del estudiante:

Profesionales de cualquier sector que quieran:

  • Convertirse en el experto en Data Science de su empresa.
  • Actualizar o cambiar el foco de su carrera en el sector IT, obteniendo un conocimiento más profundo de Data Science.
  • Resolver un problema específico de su empresa usando técnicas avanzadas de análisis de datos.
  • Immune Institute
    Immune Institute

    Recomendamos:

    Recomendamos una base matemática y estadística sólida, así como conocimientos básicos de programación en Python. Aún así, incluimos en nuestro programa académico una introducción a Python para aprovechar al máximo el curso.

    ¿Qué aprenderás?

    El Máster en Data Science se desarrolla con un enfoque práctico basado en la resolución de casos. Este Máster te prepara para convertirte en Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer o Business Analyst y podrás:

    Comprender toda la información de los datos y hacer predicciones para la toma de decisiones clave.

    Emprender o dirigir proyectos de big data.

    Analizar conjuntos de datos con diferentes metodologías utilizando Python y conocimientos básicos en R.

    Comprender y aplicar la Inteligencia Artificial en diferentes industrias.

    METODOLOGÍA

    Case to be Solved

    Te planteamos problemas reales para que apliques las teorías aprendidas en casos planteados por nuestros corporate partners.

    Humanidades

    La metodología IMMUNE va más allá de la tecnología e incluye la perspectiva de las Ciencias Humanas.

    Learning by Doing

    Obtén los conocimientos base de AT para transformar datos en insights.

    PLAN ACADÉMICO

    Comienza con la preparación de datos (análisis y limpieza) usando Python y R. Luego, los estudiantes aprenderán cómo encontrar información significativa navegando a través de diferentes metodologías, como historic human labels, clusters, segmentations o patterns. Finalmente, se aplicará el aprendizaje profundo para abordar datos más complejos para después aprender de visualización de datos. El curso terminará analizando el ciclo completo de Inteligencia Artificial (IA) y la amplia gama de aplicaciones comerciales que tiene.

    Nivel 1: Python

    Comienza aprendiendo los fundamentos de programación en Python. Comprenderás la programación orientada a objetos y trabajarás con las estructuras de datos de Python: listas, diccionarios, conjuntos, tuplas y más...

    Nivel 2: Introducción a la IA. Conceptos matemáticos clave.

    El nivel comienza con los conceptos básicos en IA, historia, evolución, junto con ejemplos de clientes. Finalmente, los conceptos clave en álgebra y estadística se enseñarán con el enfoque en sus aplicaciones a la IA.

    Nivel 3: Manipulación de Datos y Análisis

    Este nivel cubre las bibliotecas claves en Python y los conceptos básicos en R. Consiste en el aprendizaje de acceso a datos, preprocesamiento y análisis exploratorio para comprender el contenido de los datos.

    Nivel 4: Machine Learning Supervisado. Clasificación y Regresión

    Cubriremos el aprendizaje supervisado. Este tipo de aprendizaje requiere intervención humana para la creación de etiquetas en los datos históricos. Se desarrollará un caso de la industria de Salud para aplicar sus conocimientos.

    Nivel 5: Machine Learning No Supervisado

    Cubriremos los métodos de aprendizaje automático no supervisados ​​que se centran en datos históricos que no han sido etiquetados. El objetivo es encontrar patrones y estructuras ocultos en los datos. Un ejemplo común es la segmentación de clientes con atributos similares para campañas de marketing. En este módulo, se utilizarán las principales técnicas de aprendizaje no supervisado con un enfoque especial en la agrupación, la reducción de la dimensionalidad y las reglas de asociación. Haremos un caso de estudio basado en análisis de audio con TensorFlow.

    Nivel 6: Deep Learning y Redes Neuronales

    Aprenderás los principios básicos de Deep Learning junto con el conocimiento de algoritmos clave. Comprenderás el concepto de una red neuronal y el comportamiento de los datos cuando aplique este tipo de metodologías. Revisaremos la red densamente conectada, la red neuronal convolucional (CNN) y la red neuronal recurrente (RNN). Aprenderás sobre la red neuronal no supervisada y los conceptos de autoencoder, GAN y máquinas Boltzman.

    Nivel 7: Visualización de datos

    Cubriremos la visualización de datos usando las bibliotecas Python y R. Las bibliotecas principales se utilizarán junto con una visualización grafo. Este módulo también incluye gráficos en 3D y cómo crearlos con Python. Al final del módulo, se proporcionará conocimiento adicional sobre herramientas comerciales y de código abierto clave que no requieren programación.

    Nivel 8: Ciclo de Vida de la IA y Herramientas Comerciales

    El último módulo abarca el ciclo de vida de la IA en proyectos reales. Desde el acceso a los datos, la capacitación en preprocesamiento y análisis hasta su implementación en producción. Además, los temas de moda en IA se incluirán en este módulo, como la ética, la regulación y los desafíos futuros. Finalmente, este módulo examina las herramientas clave en el mercado en torno a la IA con un enfoque en el uso del ciclo de vida.

    Industry Talks

    Expertos en el campo del Data Science de grandes empresas (IBM, Endesa...) y startups se unirán a nuestro programa para compartir sus experiencias en sus industrias.

    Human Sciences - Design Thinking

    Puede ayudarte a comprender un problema, desarrollar un producto (solución) o repensar un negocio completo. El Design Thinking requiere práctica, así que ... ¿Empezamos?

    Human Sciences - Cómo funciona nuestro Cerebro

    En esta sesión comprenderemos cómo funciona el cerebro y qué hay detrás de nuestra toma de decisiones. Porque al diseñar la inteligencia artificial, es vital entender cómo funciona la inteligencia humana.

    Capstone Project

    Aplica tus conocimientos mediante un proyecto completo de Data Science que presentarás ante un panel de expertos.

    ACOMPAÑADO POR EXPERTOS EN TECNOLOGÍA

    ADMISIÓN

    CONOCIMIENTOS OBLIGATORIOS

    Conocimientos básicos de las funciones de Python (posibilidad de hacer curso introductorio).

    CONOCIMIENTOS RECOMENDADOS:

    Base matemática y estadística.

    Conocimientos básicos de SQL (posibilidad de hacer curso introductorio).

    Examen de acceso

    ¡Demuestra tus habilidades!


    Evaluación de tu cv

    Haremos un análisis de tu experiencia profesional, así como de tus proyectos e intereses.


    Entrevista Personal

    Queremos conocerte y entender por qué crees que este programa es ideal para ti.

    FINANCIACIÓN Y BECAS

    Queremos ayudarte a alcanzar tus retos profesionales. Para ello, desde IMMUNE ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas y becas. Además te ofrecemos ayudas económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro.

    También contamos con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.

    ¡Solicita más información sobre el programa!