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Experto en Data Analytics Avanzado

Experto en Data Analytics Avanzado

Esta formación está orientada al manejo de técnicas avanzadas de machine learning y visualización de datos
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Abierta
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Modalidad
Online 100% desde donde quieras

Duración
90 Horas

Estos datos sí son la clave

Los datos lo controlan todo
Vivimos en la era del dato. Además de considerarse el trabajo más sexy del Siglo XXI por los expertos de HBS, la ciencia de datos es la disciplina más relevante para el futuro del trabajo. Nadie es imprescindible, excepto los analistas, que lideran las decisiones de las empresas.
Online pero en comunidad
La colaboración es clave en el aprendizaje tecnológico. Nuestro máster data science online apalanca el poder del aprendizaje colaborativo y aprovecha la fuerza del peer-to-peer learning para mejorar la experiencia. Es online pero siempre estarás acompañad@. Conecta con nuestros miyagis del data science, con tus compañeros de máster y con la comunidad de IMMUNE en todo momento. El mundo digital no es un limitante para construir relaciones, al contrario, nuestras aulas no tienen fronteras.
Aprende haciendo
Desde el primer minuto aprendes haciendo. Manos a la obra… bueno, ¡al código! Nuestra metodología se basa en la práctica - en aplicar lo aprendido. Desde la experiencia directa el aprendizaje se construye y se integra para una comprensión más profunda y un dominio de los conceptos. Aprende, aplica, aprende, aplica. Eat, code, sleep, repeat.
Empleabilidad a prueba de futuro
Empleabilidad a prueba de futuro Si hablamos de datos, hay algunos que no se deben pasar por alto. Los datos de empleabilidad de expertos en data science son aplastantes. Linkedin estima que para el 2026 habrán 11,5 millones de vacantes relacionadas a la ciencia de datos.

Objetivos del Experto en Data Analytics Avanzado

Aprenderás a utilizar los métodos avanzados de exploración y visualización de datos, así como de machine learning

Salidas profesionales del Experto en Data Analytics Avanzado

Según tu experiencia podrás especializarte como:
Junior / Senior Data Scientist
Junior / Senior Data Analyst
Junior / Senior Data Engineer
Junior / Senior Data Steward

Plan de estudios y asignaturas Experto en Data Analytics Avanzado

Visualización II
El módulo se orienta al aprendizaje de las herramientas comerciales del mercado y como usarlas para realizar gráficos avanzados y/o dashboard. 1 - Gráficos avanzados 2 - Gráficos interactivos 3 - Generación de dashboards
Machine Learning Avanzado I
El módulo cubre en profundidad los conceptos de machine learning supervisado. Se profundiza en los algoritmos de clasificación más conocidos como K-NN o XGboost entre otros, y en los algoritmos de regresión lineal. 1 - Machine Learning supervisado 2 - Algoritmos supervisados I
Machine Learning Avanzado II
El módulo cubre en profundidad los conceptos avanzados de algoritmos no supervisados. En primer lugar los algortimos de clustering y de detección de anomalías. En segundo lugar las técnicas de reducción de dimensionalidad y por último los conceptos de asociaciones. 1 - Algoritmos supervisados II 2 - Muestreo y submuestreo 3 - Técnicas de validación 4 - Ensemble 5 - Series temporales
Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
+
40
ofertas de empleo mensuales
+
4,7
ofertas de empleo por alumno
94,5
%
de empleabilidad
84
%
mejoran su situación laboral
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Llamada con el equipo de talento para resolver todas las dudas
3. Entrevista con la comisión académica para la valoración de necesidades
¡Ya estás dentro!
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.

Por favor, utiliza el mismo correo electrónico a lo largo de todo el proceso.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Entrevista con el equipo de talento y académico
3. OK del profesor y tribunal académico
¡Ya estás dentro!
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