Máster en Big Data y Machine Learning
¡Aprende Big Data y Machine Learning sin tener conocimientos técnicos previos!
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Metodolología: 100% online
Duración: 12 meses (60 ECTS)
Fecha de inicio: 26 de marzo de 2024
Todos los alumnos del Big Data International Campus al finalizar su formación reciben doble titulación: Un título de la Universidad Católica de Murcia (UCAM) y un certificado del Big Data International Campus.
La UCAM cuenta con más de 20 años de experiencia en la enseñanza académica. Ha sido reconocida por prestigiosos rankings internacionales, situándose entre las 10 mejores universidades de Europa en Calidad de enseñanza, según el ranking Time Higher Education (THE).
La Universidad Católica de Murcia se encuentra entre las universidades españolas con menor tasa de abandono y mejor nivel de empleabilidad de sus estudiantes. Ya que está en constante evolución y a la vanguardia en tecnología y herramientas para una experiencia de aprendizaje de referencia nacional e internacional.
Adquirirás conocimientos en las herramientas y lenguajes más poderosas, desarrollando habilidades altamente solicitadas por el mercado laboral
Qué aprenderás
Manejo de Grandes Conjuntos de Datos: Aprenderás a recopilar, procesar y gestionar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
Programación Avanzada: Ganarás habilidades sólidas en programación, especialmente en lenguajes como Python, y comprenderás cómo implementar algoritmos de machine learning.
Análisis de Patrones: Desarrollarás habilidades para identificar patrones y tendencias dentro de los datos, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones.
Machine Learning: Sumergirte en algoritmos y modelos de machine learning para crear sistemas que puedan aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia.
Frameworks y Herramientas: Utilizarás herramientas especializadas como TensorFlow o PyTorch para construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning.
Optimización y Evaluación de Modelos: Aprenderás a ajustar y optimizar modelos para lograr un rendimiento óptimo, así como a evaluar la precisión y eficacia de tus modelos.
Aplicaciones Prácticas: Explorarás casos de uso reales en los que el big data y el machine learning tienen un impacto significativo, desde la salud hasta las finanzas y más allá.
Programa del Máster en Big Data y Machine Learning
Módulo 1. Introducción a la ciencia de datos. Alto nivel de proyectos de ciencia de datos
[150 horas / 6 Créditos ECTS]
- Introducción a la ciencia de datos: Conceptos básicos, estado del arte y necesidades del mercado actual
- Modelo CRISP-DM: Cómo se planifica un proyecto basado en datos siguiendo las siguientes fases no secuenciales: Entendimiento del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y produccionalización.
- Desarrollo Agile: Manifiesto y filosofía. Implementaciones Agile con especial atención a Scrum.
- Introducción a la programación y a la Inteligencia Artificial para la ciencia de datos.
Módulo 2. Adquisición y comprensión del Dato
[150 horas / 6 Créditos ECTS]
- Paradigma Big Data y arquitectura para el almacenamiento masivo de datos
- Adquisición de datos: Fuentes de datos, scraping y APIs
- Bases de datos SQL y NoSQL
- Introducción a la programación para el almacenamiento de datos: Python, SQL y NoSQL (en concreto, MongoDB).
- Otros jugadores en el mundo del dato: GIT y REST.
Módulo 3. Herramientas de análisis. Estadística Descriptiva e Inferencial
[75 horas / 3 Créditos ECTS]
- Probabilística y teoría de juegos
- Estadística Descriptiva e Inferencial.
- Modelos de Machine Learning basados en reglas probabilísticas y estadísticas sencillas: fundamentos de KNN, Naive Bayes y clustering
- Elaboración de Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Librerías numéricas, estadísticas y de visualización para Python
Módulo 4. Machine Learning predictivo y descriptivo: Clasificadores y Regresores
[10 Créditos ECTS]
- Estado del arte de la inteligencia artificial
- Modelos Lineales y Kernel de Regresión
- Modelos Clasificadores: KNN, Naïve Bayes, Árboles de decisión, RF y SVM y Series Temporales
- Modelos no supervisados: Clustering y reglas de asociación. TSNE, PCA
- Aprendizaje Reforzado: Q-Learning
Módulo 5. Redes Neuronales Profundas y modelos pre-entrenados
[10 Créditos ECTS]
- Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua
- Perceptrón Multicapa: Retropropagación y estudio del descenso del gradiente
- Arquitecturas estándar: CNNs, Embeddings y Autoencoders
- Modelos Pre-entrenados
Módulo 6. Evaluación de Sistemas de IA, Presentación y Produccionalización
[10 Créditos ECTS]
- Validación de modelos: Hipótesis, Datos y Conocimiento Experto
- Métodos de slicing y validación.
- Métricas de éxito: Diferencias entre modelo y negocio
- Computación en la nube y Azure
- Visualización avanzada de estructuras de datos
Módulo 7. Proyecto Fin de Máster
[12 Créditos ECTS]
- Introducción a la realización de Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada
- Pautas esenciales para la organización del proyecto
- Realización del Proyecto Fin de Máster
Tutores profesionales
Contamos con un elenco de tutores de primer nivel, formado por especialistas en Big Data y Machine Learning y múltiples profesionales de empresas punteras del sector.
MásterClass
Tendrás el privilegio de disfrutar de clases magistrales de los profesionales más reconocidos del sector.
24 horas disponible
Podrás acceder al Big Data International Campus en los momentos que prefieres o mejor se ajusten a tu vida personal y profesional, ya que estamos disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.
100% COMPROMETIDOS CON LA EMPLEABILIDAD EN BIG DATA
Todos los años, nuestros estudiantes tienen la oportunidad de participar en el Encuentro Big Data Talent. Un evento que surge como respuesta de la demanda de perfiles y la especifidad de las competencias y destrezas de los mismos. Este encuentro es un espacio donde se genera una reflexión y análisis sobre el Universo del Dato, en contacto con las compañías más importantes del Universo Big Data.
Además, dentro del Encuentro Big Data Talent se habilita un espacio llamado Talent Zone, que es un punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de las principales empresas tecnológicas y también de compañías innovadoras con necesidades de contratación de estos perfiles.
FACILIDADES DE PAGO
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