Inicio: Inscripciones abiertas
Sesiones semanales de tutoría online dirigidas por el instructor
Modalidad: 100% online
Duración: 12 meses / 1 año
Constituido por 6 Diplomados, 2 Seminarios/Talleres y un Proyecto de Grado
Avalado por la Universidad Central de Venezuela
El Programa MASTER IN Data Science & Advanced Analytics, es un programa completo que le permitirá dominar esta fascinante área y lo encaminará a dominar las habilidades que definen a un data scientist. Desarrolle las habilidades de ciencia de datos más demandadas: Data Mining, Business Analytics, Big Data, Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. Obtenga experiencia práctica en las tecnologías clave como R, Python, Tableau, MongoDB, Hadoop y Spark.
Toda la experiencia de aprendizaje del Master, está vinculada con proyectos del mundo real y simulaciones, para ayudarlo a obtener experiencia en el dominio. Después de completar todos los aspectos de la formación, estará preparado para los roles de Data Scientist.
El Programa MASTER IN Data Science & Advanced Analytics, lo encaminará a dominar las habilidades que incluyen estadísticas, pruebas de hipótesis, data mining, clustering, árboles de decisión, regresión lineal y logística, visualización de datos, modelos de regresión, machine learning, Hadoop, Spark, motor de recomendación, aprendizaje supervisado y no supervisado y más.
La oferta programática cubre una amplia gama de capacitación en ciencia de datos, que combina MasterClass dirigidas por un instructor, un aprendizaje autodidacta desarrollado, sesiones de mentoría y laboratorios de entrenamiento en línea de casos prácticos y ejercicios reales de proyectos de de la industria. El programa concluye con un proyecto final diseñado para reforzar el aprendizaje mediante la construcción de un producto real de la industria que abarca todos los aspectos clave aprendidos a lo largo del programa.
Obtener una comprensión profunda de la estructura de datos y la manipulación de datos.
Aprenderá a analizar y visualizar datos con Pentaho, Power BI y Tableau y a dominar la creación de dashboards interactivos.
Obtenga una comprensión profunda de los modelos de aprendizaje supervisados y no supervisados, como la regresión lineal, la regresión logística, la agrupación, la reducción de la dimensionalidad y K-NN.
Comprender ya implementar proyectos de Big Data con los diferentes componentes del ecosistema Hadoop.
Dominar los conceptos de motor de recomendación y modelado de series de tiempo y un dominio práctico sobre los principios, algoritmos y aplicaciones del inteligencia artifiacial y machine learning.
Aplicar modelos analíticos y predictivos a situaciones de negocio con programación estadística en Python y R .
Implementar Bases de Datos NoSQL como MongoDB para almacenar y procesar datos con Hadoop.
Desarrollar nuevos modelos de negocio con las herramientas de Business Analytics para text mining, web mining, análisis de las redes sociales y sentiment analysis.
Aprenderá a trabajar con HBase, su arquitectura y almacenamiento de datos, conozca la diferencia entre HBase y RDBMS, y use Hive e Impala para particionar.
Comprender MapReduce y sus características, además aprenderá cómo ingerir datos usando Sqoop y Flume.
Data Science es una sólida elección de carrera para profesionales nuevos y experimentados. Los aspirantes a profesionales de cualquier formación académica con un estado de ánimo analítico son los más adecuados para seguir la Formación del Master, que incluye:
Aspirantes a analistas de Data Ascience, Business Intelligence / Busines Analytics, incluidos recién graduados universitarios y aquellos que buscan hacer un cambio de carrera.
Nuevos analistas de negocios que desean mejorar su oficio
Otros puestos que realizan tareas de análisis empresarial, como administradores, gerentes y líderes de proyectos.
Profesionales de TI.
Jefes de proyecto.
Profesionales bancarios y financieros.
Directores de marketing.
Profesionales de ventas.
Economistas, administradores, contadores.
Gerentes de red de la cadena de suministro.
Principiantes en el dominio de la analítica de datos.
El programa MASTER IN Data Science & Advenced Analytics, cubre todos los fundamentos; no existe un requisito previo obligatorio, pero se recomienda cierta experiencia en análisis de negocios.
Para postularse a este programa, es necesario:
Tener al menos un grado académico equivalente o mayor a TSU o Licenciatura.
Tener estudios o experiencia en Análisis de la Información.
Conocimientos básicos de programación, así como en estadística y matemática.
Contacta con uno de nuestros especialistas de inscripciones para mayor información y armar un plan a tu medida.
Contacta con uno de nuestros especialistas de inscripciones para mayor información y armar un plan a tu medida.
Contaras con la tutoría y mentoría de un equipo de profesionales especializados en el área de Data Science
En este diplomado, usted obtendrá formación técnica, teórica y práctica, para el análisis de datos estadísticos y la toma de decisiones, en el ámbito académico, laboral y de negocios, aplicables en distintas disciplinas, con las herramientas para análisis estadísticos de datos estadística RStudio y Python. Al tener la disciplina de la Ciencia de los datos una importante base estadística y probabilistica, en una primera aproximación, es de importancia presentar una introducción a estos conceptos fundamentales, los cuales, servirán a su vez, para adquirir experiencia valiosa en el manejo y gestión del sistema de análisis de datos.
Teoría de Juegos, Teoría del Caos y La Complejidad
En la actualidad, las plataformas de Business Intelligence & Analytics permiten a las organizaciones acceder, preparar y analizar todos los datos de cualquier fuente, en cualquier entorno, mejorando la comunicación, la integración y la automatización de los flujos de datos. Aprende desde cero las habilidades para diseñar, modelar y desarrollar soluciones Business Intelligence con los principales tecnologías de la industria.
Constituido por más de 10 cursos teóricos/prácticos, y casos de estudio de la vida real, usted podrá poner en practica cada uno de las habilidades para convertirse en un Especialista en el área de Business Intelligence.
Fundamentos Data management & Data Governance
Fundamentos de Business Intelligence & Business Analytics
Arquitecturas y componentes de una solución de BI
Metodologías de desarrollo de Soluciones de BI & BA
Fundamentos del Modelado Dimensional y construcción de Data Warehouse
Taller ETL (Extracción Transformación y Carga)
Desarrollo de soluciones OLAP
Pentaho Essential Training
Power BI Essential Training
Tableau Essential Training
El Taller Seminario de Investigación y Proyecto tiene por propósito preparar al participante de Máster para que aborde adecuadamente, y desde una perspectiva de investigación científica, tecnológica, científico-tecnológica, de desarrollo tecnológico, o el nivel y tipo que requiera, problemáticas concernientes al mundo de de la tecnología, los negocios y las ciencias aplicadas.
Fundamentos de la investigación tecnológica
Planteamiento y formulación del Problema de Investigación Tecnológica.
Marco Teórico – Metodológico de Investigación Tecnológica.
Teoría del Problema Tecnológico.
Business Analytics (BA) es la práctica y el arte de aportar datos cuantitativos para la toma de decisiones. Data Mining for Business Analytics presenta un enfoque aplicado a los conceptos y métodos de data mining, utilizando los programas RStudio y Python. Aprenderá a cómo implementar una variedad de algoritmos populares de data mining para abordar problemas y oportunidades comerciales. También aprenderá cómo los analistas de datos describen, predicen e informan decisiones comerciales en las áreas específicas de marketing, recursos humanos, finanzas y operaciones, y desarrollará conocimientos básicos de datos y una mentalidad analítica que lo ayudarán a tomar decisiones estratégicas basadas en en datos.
Fundamentos de Data Mining for Business Analytics
Fundamentos de los métodos descriptivos en Data Mining.
Fundamentos de los métodos predictivos en la Minería de Datos.
Métodos de clasificación. Calibración y selección de modelos.
Los KPI (Key Performance Indicator) o Indicador Clave de Desempeño, hace referencia a una serie de métricas que se utilizan para esquematizar la información sobre la eficacia y productividad de las acciones y operaciones que se lleven a cabo en un negocio con la finalidad de poder tomar decisiones y establecer aquellas que han sido más efectivas a la hora de cumplir con los objetivos proyectados en un proceso o proyecto concreto.
Este programa presenta una formación completa en el campo de los KPI y se basa en las mejores prácticas identificadas en el entorno empresarial. Adquiera conocimientos a su propio ritmo y aprenda a afrontar los aspectos más desafiantes de trabajar con KPI. Se le guiará a través de cada módulo del curso, comenzando con lecciones en video, ejercicios, lecturas individuales, herramientas de trabajo y desarrollo de un proyecto,
Análisis Estratégico. Introducción a la Gestión Estratégica.
Key Performance Indicator
Balanced Scorecard
Construcción e implementación del Balanced Scorecard
El Taller de Inglés Instrumental tiene como propósito que el estudiante demuestre un manejo solvente del idioma para comprender contenidos de alto nivel de complejidad relacionados con su campo de conocimiento, por lo cual, como producto final, tendrá que elaborar un artículo científico del tema de investigación que vaya a desarrollar en su trabajo de grado para la obtención del diploma de Master.
En el transcurso del taller se realizaran ejercicios en los que el estudiante comprenda situaciones relacionadas con su dinámica de trabajo, así como con la investigación, que le permitirá mejorar sus habilidades en su desenvolvimiento laboral y académico.
Morphology: study of words, how they are formed, and their relationship to other words in the same language. You can see:
Nouns and their type: Proper/ Common, abstract/concrete, countable/uncountable, individual/collective, simple/compound, primitive/derivative, animate/inanimate.
Verb: Actions, emotions and natural events in a sentence.
Adjectives: describe the features, characteristic or properties of the nouns
Adverbs: Modify nouns, verbs and adjectives. Manner, place, frequency, time, degree, order, certain.
Sintaxis: study of the set of rules, principles, and processes that govern the structure of sentences, usually including word order. They are:
Articles: Indefinite and definite
Pronouns: Personal, object, possessive, reflexive
Prepositions: place or location, movement and time.
Suffixes/Prefixes: Build up new words adding particles at the beginning or at the end on the words in order to change their meaning or function.
Verbal Tense: grammatical category that has the function of indicating the moment in which an action is carried out.
El dominio del campo de Data Science comienza con la comprensión y el trabajo con los frameworks tecnológicos básicos utilizados para analizar Big Data. Aprenderás los frameworks de desarrollo y programación Hadoop y Spark, usados para procesar cantidades masivas de datos en un entorno informático distribuido. Desarrollarás experiencia en algoritmos complejos de Data Science y su implementación utilizando R, el lenguaje de preferencia para el procesamiento estadístico.
El Diplomado en Big Data te ofrece la oportunidad de aprender los nuevos enfoques de la gestión de Big Data con los proyectos Hadoop & Spark, el almacenamiento masivo distribuido por HDSF, el framework de desarrollo paralelo denominado MapReduce, las Bases de Datos NoSQL, entre otras tecnologías, las cuales te permitirán identificar, extraer, consolidar, analizar, gestionar, modelar y predecir de forma eficaz y ágil patrones e información del Análisis de Negocio.
Fundamentos de Big Data y el proyecto Hadoop
Programación bajo el paradigma MapReduce
Implementación de proyecto bajo las Bases de datos NoSQL
En este diplomado, usted obtendrá formación técnica, teórica y práctica, para comprender, mejorar e implementar algoritmos de aprendizaje, para afrontar el desafío de la inteligencia artificial, en el ámbito académico, laboral y de negocios, aplicables en distintas disciplinas, con la herramienta estadística R y Python.
Clusterización y Sistemas de Recomendación
Machine Learning y Redes Neuronales
Deep Learning y Algoritmos Genéticos
Como requisito final del programa, cada estudiante debe desarrollar, defender y aprobar un Trabajo Especial de Grado para obtener el certificado del Máster del área.
El trabajo Especial de Grado (TEG), es el producto de la investigación y desarrollo de un determinado problema, perteneciente al campo de investigación científica, tecnológica, científico-tecnológica, de desarrollo tecnológico, o el nivel y tipo que requiera, problemáticas concernientes al mundo de de la tecnología, los negocios y las ciencias aplicada y disciplinas afines. La síntesis de los resultados obtenidos deberá ser presentada de acuerdo a las modalidades de un trabajo monográfico. Para ello será necesario definir debidamente los límites y alcances del tema propuesto, a fin de no desviar la atención hacia aspectos secundarios y de escasa relevancia para los resultados de la investigación. El TEG, está bajo la conducción y supervisión de un Tutor.
Para obtener el Diploma de MASTER IN Data Science & Advanced Analytics, debe cumplir con los siguientes criterios:
El costo del programa es de $5.000 USD, pero usted puede aprovechar la promoción / descuento vigente a la fecha.
Necesitarás acceso a una computadora. Una máquina con sistema operativo en Windows, macOS o Linux funcionará bien.
No. El master es autodidacta y se dividirá en segmentos cortos de video pregrabados con evaluaciones periódicas para verificar su progreso.
Si usted no puede participar en una sesión online, usted la podrá ver luego pues esta queda grabada y estará disponible dentro de los recursos de los foros de sesiones online.
Cada programa tiene un foro activo en línea donde los estudiantes pueden ayudarse entre sí. Además, los instructores, los asistentes de enseñanza y otros facilitadores de DiplomadosOnline.com supervisarán los foros e intentarán ayudar. A menudo, la respuesta más rápida proviene de otro estudiante.
Recibirá una calificación final, pero la calificación no estará en la confirmación de finalización del curso. Para recibir un certificado de finalización, deberá alcanzar el 65% en material calificado. Hay tres tipos diferentes de evaluaciones dentro del curso que integran al master: auto-evaluaciones, laboratorios y examen final. Las auto-evaluaciones no cuentan para su calificación, pero lo ayudarán a verificar su comprensión. Los laboratorios / entregas parciales comprenderán la mitad de su calificación y el examen final / proyecto la mitad de su calificación. Desafortunadamente, debido a la gran cantidad de estudiantes y en aras de la equidad, no se pueden aceptar tareas tardías.master
Matricúlate y acepta el reto de ser el próximo profesional que el mercado está buscando
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