Máster en Data Science & Analytics
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Presencial
Live Streaming
60 ECTS
Octubre 2024
Recién graduado
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Máster en Data Science & Analytics
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60 ECTS
Octubre 2024
Recién graduado
El mejor Máster en Data Science de España y Latinoamérica
El mercado actual requiere profesionales que sepan manejar, analizar e interpretar los datos para servir a los objetivos de negocio. Las empresas necesitan estos perfiles especializados que combinen la analítica y la estrategia con la parte técnica, por lo que la formación en esta disciplina se convierte en un valor diferencial para los recién graduados.
En MIOTI te preparamos para esta realidad tan prometedora. Con nosotros aprenderás desde conceptos básicos de preprocesamiento de datos, Inteligencia Artificial y programación en Python, hasta los últimos modelos de redes neuronales profundas y reconocimiento de imágenes. Trabajarás con data sets reales aplicando machine learning y resolviendo problemas de negocio en clase y en las prácticas.
Después de nuestra formación y prácticas remuneradas en las mejores empresas internacionales, estarás preparado para cualquier reto en el mundo laboral.
Este Máster está certificado por CUALIFICAM, procedimiento de la Fundación para el Conocimiento Madri+d para certificar la Calidad de los Programas de Máster Profesional. Este procedimiento es equivalente al que se realiza para certificar la calidad de los Masters Universitarios del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).
¿Por qué el Máster en
Data Science & Analytics?
Data Science & Analytics?
Nº1
Somos la mejor escuela especializada en Data Science & Big Data de España y Latinoamérica, seleccionados entre más de 400 universidades, escuelas de negocio e instituciones de formación superior.
Fuente: Ranking Financial Magazine.
+650%
Según LinkedIn, se ha producido un aumento del 650% en los puestos de trabajo de la ciencia de los datos desde 2012.
Fuente: LinkedIn.
Perfil del alumno
Requisito de título universitario: Es fundamental que cuente con un título universitario, preferiblemente de carrera STEM.
Rango de edad: Se sitúa entre los 23 y los 30 años.
Recién graduados: Que busquen habilidades avanzadas en el manejo, análisis e interpretación de datos, con el objetivo de impulsar resultados y los objetivos de negocio. El estudiante completará su proceso formativo con las prácticas profesionales asociadas al programa (12ECTS) que pueden ser reconocibles por experiencia laboral de mínimo 3 años en el caso de un perfil de ingreso “senior”.
Máster en Data Science & Analytics
Introducción
Introducción
Introducción a MIOTI, iniciación en las plataformas que se van a utilizar durante el programa e iniciación en el curso.
Python for Beginners
Python for Beginners
Introducción a la programación y preparación para su aplicación en Data Science.
Data Science fundamentals
Data Science fundamentals
Introducción a conceptos fundamentales de data science. Presentación del marco de referencia general.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo preprocesar adecuadamente los datos? Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Data Visualization
Data Visualization
Herramientas para visualización de datos. Introducción a las técnicas y librerías mas utilizadas.
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning
Machine Learning
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. Construcción de data sets y evaluación de resultados.
Machine Learning II
Machine Learning II
Revisión de los principales algoritmos de aprendizaje supervisado bayes , vectores de soporte, regresiones, y no supervisado y su aplicación.
Entrepreneurship
Entrepreneurship
Entendimiento de los nuevos modelos de negocio basados en Data Science que están surgiendo en el sector empresarial e industrial, y las técnicas para implementar ideas basadas en esta tecnología.
Deep Learning
Deep Learning
Introducción de conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Recorrido teórico práctico, aprender a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero.antagónicos) para la gestión de datos.
Computer Vision
Computer Vision
Introducción a conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Pre-processing
Natural Language Pre-processing
Introducción a conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Profundizar en los nuevos modelos de negocio basados en data science que están surgiendo en el sector empresarial e industrial, y las técnicas para implementar ideas basadas en esta tecnología.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicación de redes convolucionales y modelos recurrentes profundos como TensorFlow en aplicaciones prácticas con imágenes. Implementación y diseño de modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación y diseño de GAN (modelos generativos antagónicos) para la gestión de datos.
Big Data for Data Science
Big Data for Data Science
Conceptos fundamentales de soluciones Big Data. Arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Data Science for Business
Data Science for Business
Aplicaciones prácticas de la AI para negocio, Algorithm Driven Companies, Skills Transformations, Data Driven Companies.
Soft Skills
Soft Skills
Expertos profesionales darán una clase magistral de como presentar proyectos y skills de oratoria y negociación.
Project Management
Project Management
Conocer las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificar aquellos elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución minimizando las incidencias previsibles que se encuentran en este tipo de proyectos.
Final Project
Final Project
Desarrollo de un proyecto final para afianzar los conocimientos adquiridos durante el programa.
Prácticas
Prácticas
Realización de prácticas remuneradas en empresas líderes.
Máster en Data Science & Analytics
Introducción
Introducción
Introducción a MIOTI, iniciación en las plataformas que se van a utilizar durante el programa e iniciación en el curso.
Python for Beginners
Python for Beginners
Introducción a la programación y preparación para su aplicación en Data Science.
Data Science fundamentals
Data Science fundamentals
Introducción a conceptos fundamentales de data science. Presentación del marco de referencia general.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo preprocesar adecuadamente los datos? Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Data Visualization
Data Visualization
Herramientas para visualización de datos. Introducción a las técnicas y librerías mas utilizadas.
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning
Machine Learning
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. Construcción de data sets y evaluación de resultados.
Machine Learning II
Machine Learning II
Revisión de los principales algoritmos de aprendizaje supervisado bayes , vectores de soporte, regresiones, y no supervisado y su aplicación.
Entrepreneurship
Entrepreneurship
Entendimiento de los nuevos modelos de negocio basados en Data Science que están surgiendo en el sector empresarial e industrial, y las técnicas para implementar ideas basadas en esta tecnología.
Deep Learning
Deep Learning
Introducción de conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas. Recorrido teórico práctico, aprender a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones desde cero.antagónicos) para la gestión de datos.
Computer Vision
Computer Vision
Introducción a conceptos fundamentales de las técnicas de Visión por Computadora (Computer Vision). Recorrido teórico práctico de las principales técnicas.
Natural Language Pre-processing
Natural Language Pre-processing
Introducción a conceptos fundamentales de los mecanismos empleados para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Conocer las interacciones y su aplicación en el campo de inteligencia artificial.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Profundizar en los nuevos modelos de negocio basados en data science que están surgiendo en el sector empresarial e industrial, y las técnicas para implementar ideas basadas en esta tecnología.
Machine Learning III
Machine Learning III
Aplicación de redes convolucionales y modelos recurrentes profundos como TensorFlow en aplicaciones prácticas con imágenes. Implementación y diseño de modelos neuronales para la resolución de problemas modelización/clasificación y diseño de GAN (modelos generativos antagónicos) para la gestión de datos.
Big Data for Data Science
Big Data for Data Science
Conceptos fundamentales de soluciones Big Data. Arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Data Science for Business
Data Science for Business
Aplicaciones prácticas de la AI para negocio, Algorithm Driven Companies, Skills Transformations, Data Driven Companies.
Soft Skills
Soft Skills
Expertos profesionales darán una clase magistral de como presentar proyectos y skills de oratoria y negociación.
Project Management
Project Management
Conocer las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificar aquellos elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución minimizando las incidencias previsibles que se encuentran en este tipo de proyectos.
Final Project
Final Project
Desarrollo de un proyecto final para afianzar los conocimientos adquiridos durante el programa.
Prácticas
Prácticas
Realización de prácticas remuneradas en empresas líderes.
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Dónde puedes optar a realizar tus prácticas
Dónde puedes optar a realizar tus prácticas
Practicas profesionales asociadas al programa
El estudiante completará su proceso formativo con las prácticas profesionales asociadas al programa (12ECTS) que pueden ser reconocibles por experiencia laboral de mínimo 3 años en el caso de un perfil de ingreso “senior”.
Próxima
convocatoria
convocatoria
Fecha inicio
Octubre
2024
2024
Horario
Lunes
16:30 – 20:30
Miércoles
16:30 – 20:30
Viernes
16:30 – 20:30
16:30 – 20:30
Miércoles
16:30 – 20:30
Viernes
16:30 – 20:30
Duración
8 meses
60 ECTS
60 ECTS
Plaza
25 personas
Víctor Vaquero
Senior Data Scientist & PhD
Andrés Escribano
IoT Global Business Director
Jesús Hernando
Software Engineering Director
Rubén Zazo
Research Team Leader & PhD
Alberto Rodríguez
Presidente
Noelia Romanillos
Head of Financial Services Industry
Alvaro Montero
Co-Founder
Andrés Haddad
CEO
Manuel López
Senior Deep Learning Scientist & PhD. in Machine Learning
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Fórmate con profesores de
compañías líderes
compañías líderes
Víctor Vaquero
Senior Data Scientist & PhD
Andrés Escribano
IoT Global Business Director
Jesús Hernando
Software Engineering Director
Rubén Zazo
Research Team Leader & PhD
Alberto Rodríguez
Presidente
Noelia Romanillos
Head of Financial Services Industry
Alvaro Montero
Co-Founder
Andrés Haddad
CEO
Manuel López
Senior Deep Learning Scientist & PhD. in Machine Learning
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
Diego García
CEO
David Gordo
CEO & PhD
Fabiola Pérez
CEO
Victor Gallego
CEO
Iván Pinar
Director of Operations
Oscar Picazo
IT Specialist - Freelance
Sergio De Miguel
Executive Coach
Fórmate con profesores de
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Víctor Vaquero
Senior Data Scientist & PhD
Andrés Escribano
IoT Global Business Director
Jesús Hernando
Software Engineering Director
Rubén Zazo
Research Team Leader & PhD
Alberto Rodríguez
Presidente
Noelia Romanillos
Head of Financial Services Industry
Alvaro Montero
Co-Founder
Andrés Haddad
CEO
Manuel López
Senior Deep Learning Scientist & PhD. in Machine Learning
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Crisanto De Los Santos
CEO
Diego García
CEO
David Gordo
CEO & PhD
Fabiola Pérez
CEO
Victor Gallego
CEO
Iván Pinar
Director of Operations
Oscar Picazo
IT Specialist - Freelance
Sergio De Miguel
Executive Coach
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