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DATA SCIENCE PART-TIME

MADRID

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Duración

El curso tiene una duración total de 320 horas repartidas en 24 semanas.

Horario

Viernes de 16:00 a 21:00 y sábados de 9:00 a 14:00 (presencial) y lunes y miércoles de 19:00 a 21:30 (online).

Fechas

La próxima convocatoria comienza el 18 de septiembre y termina el 26 de marzo.

Introducción

En mundo que cada vez genera una mayor cantidad de datos, el perfil del Data Scientist se está convirtiendo en un imprescindible para todas las empresas. Ser capaces de gestionar todos los datos que nos llegan y, además, aprovecharlos para sacar conclusiones es esencial para el éxito de cualquier negocio.

Con el Data Science Part-Time te convertirás en un profesional capaz de procesar datos aplicando diferentes disciplinas de Data Mining y Machine Learning y combinando conocimientos de matemáticas, programación, estadística, visualización de datos y mucho más. Da un giro en tu carrera profesional.

Contenido del curso

Trabaja en una de las profesiones más demandadas y aprende todo sobre la ciencia de datos.

Módulo 1
Introducción y programación básica

Veremos una introducción a Data Science y aprenderás los fundamentos básicos de Python y R. Comenzarás a utilizar Python como herramienta, R como lenguaje para el análisis estadístico y R Studio como entorno de desarrollo integrado.

Módulo 2
Fundamentos matemáticos

Aprenderás los conceptos de matemáticas y programación necesarios para que el curso dé comienzo con un nivel homogeneizado entre todos los estudiantes, que nos servirá para asegurar que el temario pueda cumplirse en su totalidad y de manera satisfactoria.

Módulo 3
Programación avanzada

Aprenderás a utilizar entornos de trabajo de analítica de datos y lenguajes de data science como R y Python para realizar tareas de visualización y de análisis de datos. Para ello, practicarás las diferentes técnicas aplicadas de aprendizaje automático.

Módulo 4
Big Data Systems

Comprenderemos las diferentes tecnologías de almacenamiento, desde las tecnologías de data warehousing y las bases de datos no relacionales a través de entornos como Hadoop, mapReduce y Spark.

Módulo 5
Data Mining

Comprenderás la utilidad de las tecnologías de procesamiento de flujos de datos y aprenderás a recabar información interna y externa para transformarla y aplicarla como soporte a tareas analíticas.

Módulo 6
Machine Learning / Deep Learning

Nos meteremos de lleno en la regresión Lineal y Polinomial, y Regresión Logística. También veremos SVD, K-NN, K-Means, los árboles de decisión… Por último, verás una introducción al término Deep Learning y explorarás el concepto de redes neuronales.

Proyecto Final

Una vez hayas finalizado el programa podrás realizar de manera opcional un proyecto que englobe todos los conocimientos adquiridos durante tu formación. En todo momento contarás con el asesoramiento técnico del formador para su desarrollo y será evaluado.

Te ayudamos a conseguir trabajo

Te daremos las claves para optimizar tu perfil profesional.

¡Cuéntame más!

Equipo docente

Todos nuestros profesores y equipo docente son profesionales del sector y cuentan con muchos años de experiencia en formación.

Marco Russo

Marco Russo
Head Teacher

Especialista en Data y BI en Paradigma Digital y más de 6 años como docente para importantes escuelas de negocios.
Daniel Montes

Daniel Montes
Teacher

Licenciado en matemáticas y economía ha trabajado como científico de datos en diferentes empresas tecnológicas.
Ángela Urizarbarrena

Ángela Urizarbarrena
Campus Manager

Experta en organización de formación y eventos académicos con más de 8 años de experiencia en Madrid y Londres.

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Proyectos destacados

La calidad de los proyectos que nuestros alumnos desarrollan durante sus cursos son el mejor ejemplo de los resultados que conseguimos.

FAQs

Aquí tienes algunas de las preguntas más frecuentes.