MÁSTER EN DATA SCIENCE
CONVIÉRTETE EN DATA SCIENCE DESDE CASA
Nuestro Máster en Data Science te da la oportunidad de convertirte en uno de los profesionales más cotizados para miles de empresas.
CONVIÉRTETE EN DATA SCIENTIST DESDE CASA
Nuestro objetivo es que seas capaz de ofrecer a las empresas, las soluciones más innovadoras, para que puedas aprovechar al máximo el poder de la información y de los datos.
Durante el proceso de aprendizaje, estarás rodeado de los mejores profesionales del Big Data en España, que te formarán en el uso inteligente de los datos.
Nuestro Máster en Ciencia de los Datos es una oportunidad única para cambiar tu vida y tu carrera profesional en tan solo unas semanas. Una decisión que te colocará en una situación privilegiada en el mercado laboral.
Gracias al Máster en Data Science online en streaming tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
QUÉ VAS A APRENDER EN EL MÁSTER EN DATA SCIENCE
- Programación (+)
- Visualización de datos (+)
- Estadística aplicada al mundo de los negocios (+)
- Preparación de Datos (+)
- Machine Learning y sus aplicaciones (+)
- Big Data (+)
SALIDAS PROFESIONALES
- Data Analyst
- Data Scientist
- Business Intelligence Analyst
MÁSTER EN DATA SCIENCE DIRIGIDO A
- Profesionales de las áreas de Tecnología e Innovación
- Profesionales de departamentos de Marketing, Recursos Humanos o Finanzas
- Profesionales de otras áreas que quieran alcanzar una visión más analítica del negocio
- Consultores y analistas de Business Intelligence
Te llevamos el Máster en Data Science a donde tú quieras gracias a nuestro sistema Connected Learning Live, formación online streaming en tiempo real, la alternativa ideal a las aulas presenciales.
Formación 100% digital
- Asiste desde cualquier punto del planeta y con cualquier dispositivo.
- Interactúa con el tutor y con el resto de tus compañeros.
- Como resultado obtendrás una experiencia de aprendizaje integral.
- Aprende en la pantalla del profesor, compartiendo tu pantalla con él/ella y en la pizarra electrónica.
- Campus virtual, para intercambio de material de clase, proyectos y calificaciones.
Siempre con la metodología exclusiva de datahack (metodología propia, © desde 2016), Learning by doing. De esta manera, el aprendizaje en el Máster en Data Science es como subir una escalera:
- Clases prácticas interactuando con el profesor.
- Fórmate investigando y buscando respuestas sobre lo trabajado cada día en los principales foros y comunidades de Big Data & Analytics que todo profesional debe conocer.
- Colabora con tus compañeros para llegar más lejos de lo que harías por ti mismo.
- Déjate guiar (y exigir) por tu tutor asignado.
- Completa el aprendizaje mediante la realización de proyectos por los que serás evaluado.
- Tipos de visualizaciones
- El uso de visual encoding
- Teoría del color aplicada a la visualización de datos
- Percepción humana
- 10 Golden Rules para crear buenas visualizaciones
- Bad Viz. aprendizaje a través de malos ejemplos
- Algorithm Viz nuevas aplicaciones de la visualización de datos
- Análisis de datos con R
- Estadística descriptiva
- Modelos predictivos
- Inferencia Estadística
- Visualizaciones
- Programación en Python
- Preparación de datos
- Data Cleansing
- Carga, exploración, detección de anomalías (pandas, numpy y matplotlib)
- Depuración y transformación (scikit-learn)
- Algoritmos supervisados y no supervisados con Python
- Intro a la Visualización de Datos
- Tipos de visualizaciones
- El uso de visual encoding
- Teoría del color aplicada a la visualización de datos
- Percepción humana
- 10 Golden Rules para crear buenas visualizaciones
- Bad Viz. aprendizaje a través de malos ejemplos
- Algorithm Viz nuevas aplicaciones de la visualización de datos
- Cuadros de Mando con PowerBI
- Entorno de trabajo
- Obtención de datos
- Análisis de datos
- Creación de visualizaciones y reportes
- Power BI Service
- Data Ethics
- Empleabilidad
- Iniciación a Arquitectura Big Data
- Sin lugar a duda, nuestro método learning by doing basado en proyectos de empresa, garantiza aplicar todo lo aprendido en clase desde el primer módulo. Un mínimo de 40 horas, se dedicarán a proyectos.
- La distribución de proyectos se distribuye de la siguiente manera:
- Módulo 1. Statistical Learning with R. 1 Proyecto obligatorio + 1 Proyecto opcional.
- Módulo 2. Machine Learning with Python. 3 Proyectos obligatorios + 1 Proyecto opcional.
- Módulo 3. Visual Analytics. 1 Proyecto obligatorio.
Los profesores que te acompañarán por este trepidante mundo del Big Data son profesionales en activo con una gran experiencia dentro del sector.
Alejandro Arranz
Data Engineer en DatahackPython
Ana Olmeda Clemares
Product Owner en Stratio BDCarto
Francisco Rodríguez
Senior Data Scientist en GlovoPython
Iván Guerrero
Senior Data Scientist and Risk Analyst en BNP Paribas Personal FinanceEstadística
José Bennani
Techical Architect, ACS Global Delivery, Infraestructure & BigData Oracle BBDDClúster
Juan Valladares
CEO en Best In BIVisualización
Julio Soto
Senior Data Science en OpenbankPython
Miguel García
Experto Análisis Big Data en TelefónicaR / Spark
Rafael Ibáñez
Data Scientist en StratioBDCarto y Gephi
Rafael Caballero
Head of Big Data & AI en LogicalisSpark
Santiago Moreno
Manager Data Scientist en MinsaitPython
Sergio Nabil
Big Data Architect en ICCCluster
Xavier Constant
Big Data Architect en IBMVisualización
Eudald Correig
Data Scientist en Projecte ÒrbitaEstadística
Para aprovechar bien el Data Science master online debes saber programar. Si no sabes aún, dínoslo y te enseñaremos nosotros antes de empezar el Bootcamp de forma gratuita.
Pero lo más importante que debes tener es muchas ganas de aprender con tu esfuerzo e interés por el mundo del Análisis de los Datos.
Tu satisfacción es nuestro indicador fundamental para mediar la eficacia de nuestra formación.
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Asociación Alumni
En Datahack cuidamos y estamos en permanente contacto con nuestros alumnos antes, durante y después de las clases. Gracias a la asociación de antiguos alumnos, conseguimos darles todas las ventajas que se merecen.
Nuestra asociación es flexible y evoluciona constantemente para adaptarse a las necesidades de los alumnos, estando abierta a todas sus sugerencias.
