Máster de Data Science con Python

Este es el primer máster que conforma el título de Técnico especialista en Data Science y análisis de datos junto con el Máster de análisis de datos con Power BI. Se pueden hacer ambos másters por separado, pero si realizas los dos másters en AEPI obtendrás, además de los títulos individuales de cada máster, el título de Técnico especialista en Data Science y análisis de datos, el cual llevará asociado un número de serie, que te podrá acreditar frente a cualquier empresa que nos lo solicite.

Los profesionales del mundo moderno toman decisiones basados en datos y análisis. En la actualidad existen grandes posibilidades tecnológicas orientadas a capturar datos. No obstante, para que estas puedan ser utilizadas eficientemente, se requieren habilidades y herramientas especializadas que permitan convertir datos en conocimientos útiles para la toma de decisiones.

En este sentido, nuestro máster ofrece a los estudiantes la fundamentación en conocimientos de modelaje y tecnología para soportar la toma de decisiones fundamentada en datos (“data-driven”).

¿Cuales son los objetivos del curso?

Al completar el curso, nuestros alumnos tendrán la capacidad de:

– Explorar, analizar y visualizar diferentes conjuntos de datos. – Preprocesar grandes cantidades de datos para la    modelación con algoritmos y técnicas estadísticas. – Desarrollar algoritmos de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning) supervisados y no supervisados para extraer información. – Implementar proyectos que requieran el uso de ciencia de datos para la toma de decisiones y la extracción de conocimiento a partir de los datos.

Para realizar este máster son necesarios conocimientos sólidos del lenguaje de programación Python, así como probabilidad y estadística básica.

Nuestros grupos son reducidos, máximo 10 alumnos, con esto conseguimos la mejor atención posible y que esas horas lectivas sean de la máxima calidad y más que suficientes para cubrir un temario muy extenso y completo.

También necesitarás otras 60 horas como mínimo de trabajo en casa obligatorio para entregar los ejercicios, horas de estudio, proyectos, trabajos obligatorios y demás.