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.
¿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
Project Manager en SEAT
José Luis Sánchez
Head of Big Data Operations en Zurich
Jacinto Arias Martínez
Co-founder at Demosense
Rafael Zambrano López
Data Scientist en LaLiga
Paloma Romera
Business Development Executive IBM
Javier Cózar del Olmo
Demosense S.L, y puesto de investigador en la universidad de Almería
Ramiro Rego
Engagement Manager en IBM
Juan Jose Silva Torres
Data & Analitycs Manager en Ymedia
Jesús Fernández Bes
Especialista en Procesado de Lenguage Natural y Machine Learning en Everis
Diego Calvo
Technical Lead - Machine Learning & Big Data en Bravent
Daniel González Medina
Co-Founder Taidy Cloud