Programa del Máster en Data Science MBIT

Programa académico de MBIT:

1. INTRODUCCIÓN

  • Ciencia de Datos.
  • Introducción a R.
  • Introducción a Python.

2. ESTADÍSTICA

  • ​Fundamentos de Estadística.
  • Estadística descriptiva.
  • Inferencia.
  • Análisis multivariante.

3. SERIES TEMPORALES

  • ​Descomposiciones.
  • Métodos ARIMA.
  • Series Temporales con R.

4. APRENDIZAJE MÁQUINA​

  • Aprendizaje supervisado.
  • Aprendizaje no supervisado.
  • Ejemplos de uso con R.
  • Ejemplos de uso con Python.

5. MINERÍA DE DATOS VISUAL

  • ​​Introducción y guías.
  • Herramientas comerciales.
  • Herramientas Open Source.

6. BASES DE DATOS

  • ​​Bases de Datos SQL.
  • Bases de Datos NoSQL.

7. ETL

  • ​​Descripción del proceso ETL.
  • Taller.

8. PARADIGMA BIG DATA

  • Introducción.
  • Ecosistemas Hadoop.
  • Hive, Impala, Flume, Sqoop.
  • Spark.

9. APRENDIZAJE MÁQUINA AVANZADO

  • ​​Procesado del Lenguaje Natural.
  • Aprendizaje Reforzado.
  • Introducción al Deep Learning.
  • Ejemplos con Tensorflow.

10. TALLERES PRÁCTICOS SECTORIALES

  • Marketing Digital. Customer 360º.
  • Fintech.
  • Internet of Things.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Analítica de Recursos Humanos.
  • Ciberseguridad.

11. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Durante todo el ciclo formativo los alumnos realizarán un Proyecto en grupo poniendo en práctica los conocimientos según se adquieren, transformando las ideas iniciales en aplicaciones reales.

Volver al Listado de Másteres de Big Data