Postgrado en
Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Inicio: 02 de julio
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Estamos inmersos en un momento social y empresarial de gran velocidad de cambio, en el que hemos de plantear acciones distintas a las tradicionales si queremos ser realmente competitivos.

En este contexto, las empresas de hoy día saben de la importancia que tiene el dato, y por ello, están desarrollando acciones estratégicas y operativas que les permita obtener las competencias y los conocimientos necesarios para alcanzar nuevas ventajas analíticas basadas en nuevos proyectos de Big Data, Machine Learning y Deep Learning.

En el Postgrado en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático aprenderás las principales técnicas de captura, almacenamiento y procesado de datos que te permitirán ser un experto en Inteligencia Artificial y por tanto uno de los profesionales más buscados hoy en día por las empresas.

Descubre todo tu potencial

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¿Qué vas a aprender?

Al finalizar el Postgrado en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático serás perfectamente capaz de:

  • Conocer los conceptos fundamentales de las matemáticas y la estadística en la analítica de datos.
  • Utilizar las herramientas y las técnicas de programación más avanzadas en la analítica de datos.
  • Capturar y almacenar los datos de forma eficiente y segura.
  • Desarrollar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones.
  • Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial.

Evalúa tu perfil profesional

¿A quién va dirigido?

El Postgrado en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Científicos de datos.
  • Analistas de datos.
  • Directores de tecnología, CTO.
  • Responsables de la estrategia digital de datos, CDO.
  • Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional.
  • Directores de equipos y Directores de proyecto procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.

Plan de Estudios

Módulo 1. Conceptos básico de matemáticas y estadística

Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación

Módulo 3. Big Data: Captura del dato

Módulo 4. Big Data: Almacenamiento

Módulo 5. Protección del dato

Módulo 6. Análisis predictivo con Machine Learning

Módulo 7. Análisis predictivo con Deep Learning

Módulo 8. Otras acciones de análisis sobre el dato

Proyecto de Fin de Postgrado

Descubre todo tu potencial

Los autores que han elaborado el contenido

Alejandro Guasch Granell

Alejandro Guasch Granell

Project Manager en SEAT

José Luis Sánchez

José Luis Sánchez

Head of Big Data Operations en Zurich

Jacinto Arias Martínez

Jacinto Arias Martínez

Co-founder at Demosense

Rafael Zambrano López

Rafael Zambrano López

Data Scientist en LaLiga

Paloma Romera

Paloma Romera

Business Development Executive IBM

Javier Cózar del Olmo

Javier Cózar del Olmo

Demosense S.L, y puesto de investigador en la universidad de Almería

Ramiro Rego

Ramiro Rego

Engagement Manager en IBM

Juan Jose Silva Torres

Juan Jose Silva Torres

Data & Analitycs Manager en Ymedia

Jesús Fernández Bes

Jesús Fernández Bes

Especialista en Procesado de Lenguage Natural y Machine Learning en Everis

Diego Calvo

Diego Calvo

Technical Lead - Machine Learning & Big Data en Bravent

Daniel González Medina

Daniel González Medina

Co-Founder Taidy Cloud

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