Máster de Data Scientist
1.250,00 EUR
Este Máster de Ciencia de Datos, en colaboración con IBM, acelera tu carrera en Ciencia de Datos y te proporciona la capacitación de clase mundial y las habilidades necesarias para tener éxito en este campo. El programa ofrece una formación extensa en las habilidades de Ciencia de Datos y Machine Learning más demandadas, con exposición práctica a herramientas y tecnologías críticas, incluyendo Python, R, Tableau y conceptos de Machine Learning. Conviértete en un experto en Ciencia de Datos al sumergirte profundamente en los matices de la interpretación de datos, dominando tecnologías como el Machine Learning y perfeccionando poderosas habilidades de programación para llevar tu carrera en Ciencia de Datos al siguiente nivel. Esta colaboración conjunta entre el AVC e IBM introduce a los participantes en un enfoque de aprendizaje combinado integrado que los convierte en expertos en informática. Este curso de informática, en colaboración con IBM, ayudará a los estudiantes a prepararse para los puestos más altos como informáticos.
Características clave
11 meses de bootcamp en línea en directo y eLearning (a su propio ritmo)
365 días de acceso a contenidos de eLearning a su propio ritmo
El curso y el material están en inglés
Hackatones exclusivos y sesiones de Pregúntame Cualquier Cosa por IBM
Más de 25 proyectos relevantes para la industria de la talla de Amazon, Walmart y Mercedez Benz
Plan de estudios de primera calidad con talleres integrados
Obtén certificados de IBM reconocidos por la industria para cursos de IBM
Masterclasses en vivo impartidas en línea por expertos de IBM.
Interacción en vivo 8 veces mayor en clases en línea en vivo impartidas por expertos de la industria.
Recibirá certificados individuales por cada curso
Resultados del aprendizaje
Al finalizar este Curso de eLearning del Máster de Científico de Datos, podrás:
Estructura de datos y manipulación
Obtener un entendimiento profundo de la estructura de datos y la manipulación de datos.
Modelos de regresión
Comprender y utilizar modelos de regresión lineal y no lineal y técnicas de clasificación para el análisis de datos.
Modelos de aprendizaje
Obtener un entendimiento profundo de los modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, como la regresión lineal, regresión logística, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, K-NN y tuberías de procesamiento.
Realizar cálculos científicos y técnicos
Realizar cálculos científicos y técnicos utilizando el paquete SciPy y sus subpaquetes, como Integrate, Optimize, Statistics, IO y Weave.
Cálculo Matemático
Adquirir experiencia en cálculo matemático utilizando los paquetes NumPy y sci-kit-learn.
Práctica y principios
Dominar los conceptos de motores de recomendación y modelado de series temporales y obtener un dominio práctico sobre los principios, algoritmos y aplicaciones del Machine Learning.
Analizar datos
Aprender a analizar datos utilizando Tableau y convertirse en un experto en la creación de paneles de control interactivos.
Ruta de aprendizaje
Python para Ciencia de Datos
Curso 1
Ciencia de Datos con Python
Curso 2
Machine Learning
Curso 3
Capacitación en Tableau
Curso 4
Proyecto Final de Ciencia de Datos
Curso 5
Formación en SQL
Curso optativo
Ciencia de Datos con R
Curso optativo
Deep Learning con Keras y TensorFlow
Curso Optativo
Proyecto 1: Creación de un modelo de recomendación basado en el usuario para Amazon
Proyectos del Programa
Proyecto 2: Reclamaciones de clientes de Comcast Telecom
Proyecto del Programa
Proyecto 3: Mercedes-Benz Greener Manufacturing
Proyecto del Programa
Proyecto 4: Estudio comparativo de países
Proyecto del Programa
Proyecto 5: Análisis del comercio minorista con Walmart
Proyecto del Programa
Proyecto 6: Estudio práctico de una Movie Lens
Proyecto del Programa
Proyecto 7: Análisis de las solicitudes de atención al cliente
Proyecto del Programa
Proyecto 8: Identificar y recomendar los mejores restaurantes
Proyecto del Programa
Proyecto 9: Análisis del rendimiento de las ventas
Proyecto del Programa
Proyecto 10: Predecir la demanda de préstamos en función de la región
Proyecto del Programa
Proyecto 11: Construir un modelo para predecir pacientes diabéticos
Proyecto del Programa
Proyecto 12: Segmentación de clientes minoristas
Proyectos del programa
¿Quién debería inscribirse en este programa?
El rol de Ciencia de Datos requiere una amalgama de experiencia, conocimiento en Ciencia de Datos y el uso de las herramientas y tecnologías correctas. Es una sólida elección de carrera tanto para profesionales nuevos como experimentados. Los profesionales aspirantes de cualquier formación educativa con una mentalidad analítica son los más adecuados para seguir el Máster en Ciencia de Datos.
Profesionales de TI
Gerentes de Analítica
Analistas de Negocios, Profesionales de Banca y Finanzas
Gerentes de Mercadotecnia
Gerentes de Red de Cadena de Suministro
Principiantes o Recién Graduados
Preguntas más frecuentes
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