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.