Máster en Data Science & Big Data

Módulo 1: Máster en Data Science & Big Data

- Data Science Fundamentals: Introducción a conceptos fundamentales de Data Science. Presentación del marco de referencia general.

- Statistics for Data Science: Fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos. Estadística descriptiva, contraste de hipótesis, etc.

- Data Science with Python: Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).

- Data Pre-processing: Pre-procesar adecuadamente datos. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.

- Data Visualization: ¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar? Uso de Matplotlib, Bokeh y Seaborn entre otras.

- Advanced Data Processing: Tratamiento de fuentes de datos. Arquitecturas de procesamiento en batch y streaming. Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)

- Predictive Analytics: Análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.

- Machine Learning I: Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.

- Big Data Fundamentals: Análisis de arquitecturas y modelos de adopción con las tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos.

- Entrepreneurship I: Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.

- Machine Learning Ops: Se estudiará el ciclo de MLOps de manera práctica, tanto a nivel de desarrollo como a nivel de modelos en producción.

- Final Project: Creación de tu proyecto en grupo de ciencia de datos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.