Machine Learning: Máster Executive en Machine Learning, Big Data y Data ...

Machine Learning: Máster Executive en Machine Learning, Big Data y Data Science

INTECSSA - Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado

Curso online


2.400 

Duración : 8 Meses

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Objetivos

El objetivo es que el alumno sea capaz de trabajar y dominar todo el ecosistema Big Data y Machine Learning, desde los lenguajes de programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas. Si eres capaz de dominar esos conocimientos, pasarás a ser uno de los profesionales más cotizados de hoy y mañana a nivel internacional.

A quién va dirigido

El Máster Executive en Machine Learning, Big Data y Data Science, está pensado para cualquier persona que desee formarse profesionalmente en las dos tecnologías más punteras y demandadas hoy en día en el ámbito empresarial y tecnológico. También está indicado para profesionales y técnicos relacionados con ambas tecnologías y personas que cumplan estos perfiles: • Profesionales o titulados en estadística, Ingenierías, física o Matemáticas. • Emprendedores en el área del Big Data e Inteligencia Artificial. • Desempleados que quieran cambiar de rumbo profesional. • Todas aquellas personas que quieran formarse en una disciplina de máxima actualidad, siempre que tengan entusiasmo, formación o experiencia en el ámbito tecnológico.

Requisitos

Este Máster Executive en Machine Learning, Big Data y Data Science no tiene ningún requisito académico de acceso previo, no obstante, el estudiante deberá tener en cuenta que el contenido de algunas unidades didácticas requerirá una mayor o menor dedicación al estudio, dependiendo de su formación académica previa. Es aconsejable tener conocimientos básicos de algún lenguaje y sistemas.

Temario completo de este curso

Big Data Architecture

1. Big Data Architecture

2. Almacenamiento de datos

3. Data Wrangling y formatos estándar

4. Bases de datos y almacenes

5. Cloud Computing


Big Data Processing (Spark & Scala)

1. Scala

2. Introducción

3. Arquitectura batch

4. Spark Core

5. Spark SQL

6. Spark Streaming

7. Analytics

8. Tuning

9. Spark Machine learning

Big Data Analytics & Machine Learning

1. Exploración y Visualización de Datos

Data Mining

1. Preprocesamiento

2. Aprendizaje supervisado

3. Aprendizaje no supervisado

4. Reducción de la dimensionalidad


Machine Learning

1. Introducción y conceptos fundamentales

2. Conceptos básicos en ML

3. Selección del modelo

4. Regularización

5. Selección de características

6. Alternativa: reducción de la dimensionalidad.

7. Métodos de agrupamiento

8. Máquinas de vectores Soporte

9. Redes neuronales

10. Sistemas de recomendación

Deep Learning

11. Conceptos básicos de redes neuronales

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