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Master en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Master en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Ceste, Escuela Internacional de Negocios

Máster a distancia


6.900
IVA exento

Duración : 6 Meses

Master en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial aplicada a Negocio. Se puede cursar desde perfil técnico y desde perfil de negocios. Profesores profesionales en activo de las principales compañías que desarrollan aplicaciones basadas en ciencia de datos (Luca, everis, ibm...)

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Objetivos

La explosión tecnológica del Big Data y la Inteligencia Artificial ha conducido a una situación de fuerte demanda de Científicos de Datos. En este área profesional la tendencia salarial continúa al alza debido a la feroz búsqueda de talento tecnológico en sectores que se están transformando digitalmente, en el ecosistema startup y por el creciente número de profesionales que trabajan en remoto para empresas extranjeras con salarios muy bien remunerados. El MiDS está llamado a ser el Master de referencia en Aragón, y a futuro nacional e internacionalmente, por el nivel de su profesorado, la exigencia a los alumnos en un desarrollo curricular tan multidisciplinar y completo, así como la metodología del caso práctico utilizada.

A quién va dirigido

Tanto a perfil STEM como a perfil de negocio

Requisitos

Se trata de un título propio lo que permite incorporar a estudiantes de último año de carrera o profesionales con experiencia (se valorará CV)

Temario completo de este curso

Introducción Big Data e Inteligencia Artificial

Algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artifial para el negocio

Big Data, Inteligencia Artificial y su aplicación empresarial

Transformación Digital de Multinacional

Nuevos paradigmas de negocio data-driven

Transformacion de las Organizaciones a través del Data Science y Big Data

Ciberseguridad en proyectos de IA

Proyectos Agile de IA

Visualización avanzada de datos y KPIs

Geovisualización de datos y storytelling +Taller práctico Tableau

Geovisualización de datos y storytelling +Taller práctico QGIS

Arquitecturas de Big Data y Cloud Computing

Cloud AWS Architecting/DATA ANALYTICS

BLOCKCHAIN EMPRESARIAL

Linux+GIT+Docker

Docker+ kubernetes + Talleres prácticos

El ecosistema Hadoop

El ecosistema Hadoop + Spark

Intro a la Ciencia de Datos y el Machine Learning

Ciencia de datos con Python: web Scrapping, API's y procesado de datos

Ciencia de datos con Python + Machine Learning (aprendizaje no supervisado) + talleres prácticos

Ciencia de datos con Python + Machine Learning (aprendizaje supervisado regresion) + talleres prácticos

Ciencia de datos con Python + Machine Learning (aprendizaje supervisado series temporales y prediccion)+ talleres prácticos

Ciencia de datos con Python + Machine Learning (aprendizaje supervisado clasificación) + talleres prácticos

Machine learning en hadoop y spark

Deep Learning para Computer Vision

Procesamiento del lenguaje natural

Deep Learning, datos secuenciales

Deep Learning avanzado: Autoencoders y GAN

Reinforcement Learning

Deep Reinforcement Learning

Cloud IBM: Desarrollo de soluciones y servicios de IA (IBM-WATSON)

Introduccion a la Inteligencia Espacial

Bases de datos SQL y librerias espaciales + talleres practicos

Geoprocesamiento y Analisis Espacial + talleres prácticos

Motores Analiticos en hadoop y spark + talleres prácticos

Bases de datos NoSQL (Neo4j, Tinkerpop) Grafos y analisis de redes+ talleres prácticos

Bases de datos NoSQL (Intro+ Mongo) + talleres prácticos

Introducción al IoT

Taller práctico IoT

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