Mestrado em Ciência de Dados

Geral

Descrição do programa

O Master in Data Science é um programa de 420 horas voltado para profissionais que buscam se especializar em Data Science, aprender sobre as principais técnicas de Inteligência Artificial e como aplicá-las em diferentes setores. Desenvolvido pelo Immune Technology Institute , você aprenderá com os melhores profissionais, com uma metodologia "Caso a ser Resolvido" e cenários do mundo real.

Dados do Programa

Metodologia: Part-Time | Misturado Local: Campus IMMUNE: Paseo de la Castellana 89 Duração:
5 meses - 420 horas
Horário de funcionamento: sexta - feira das 17h00 às 22h00 / sábados das 10h00 às 15h00 Idioma: Materiais em Inglês, Aulas em Espanhol Próxima chamada:
Outubro de 2020

para quem é isso?

Perfil do aluno:

Profissionais de qualquer setor que desejam:

  • Torne-se o especialista em Data Science de sua empresa.
  • Atualize ou mude o foco de sua carreira no setor de TI, adquirindo um conhecimento mais profundo da Ciência de Dados.
  • Resolva um problema específico da sua empresa usando técnicas avançadas de análise de dados.

Nós recomendamos:

Recomendamos uma base matemática e estatística sólida, bem como uma compreensão básica da programação Python. Ainda assim, incluímos uma introdução ao Python em nosso programa acadêmico para obter o máximo do curso.

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O que você vai aprender?

O Mestrado em Ciência de Dados é desenvolvido com uma abordagem prática baseada na resolução de casos. Este Master prepara você para se tornar um Cientista de Dados, Analista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista de Negócios e você será capaz de:

  • Compreenda todas as informações nos dados e faça previsões para a tomada de decisões importantes.
  • Realizar ou dirigir projetos de Big Data.
  • Analise conjuntos de dados com diferentes metodologias usando Python e conhecimentos básicos em R.
  • Compreender e aplicar Inteligência Artificial em diferentes indústrias.

metodologia

Caso a ser resolvido

Colocamos problemas reais para você aplicar as teorias aprendidas em casos levantados por nossos parceiros corporativos.

Humanidades

A metodologia IMMUNE vai além da tecnologia e inclui a perspectiva das Ciências Humanas.

Aprendendo fazendo

Obtenha a base de conhecimento da AT para transformar dados em percepções.


Plano Acadêmico

Ele começa com a preparação de dados (análise e limpeza) usando Python e R. Em seguida, os alunos aprenderão como encontrar informações significativas navegando por diferentes metodologias, como rótulos humanos históricos, clusters, segmentações ou padrões. Finalmente, o aprendizado profundo será aplicado para lidar com dados mais complexos e, em seguida, aprender sobre a visualização de dados. O curso terminará analisando o ciclo completo de Inteligência Artificial (IA) e a ampla gama de aplicações de negócios que possui.

  • Nível 1: Python
    Comece aprendendo os fundamentos da programação Python. Você entenderá a programação orientada a objetos e trabalhará com estruturas de dados Python: listas, dicionários, conjuntos, tuplas e muito mais.
  • Nível 2: Introdução à IA. Principais conceitos matemáticos
    O nível começa com o básico em IA, história, evolução, junto com exemplos de clientes. Finalmente, conceitos-chave em álgebra e estatística serão ensinados com foco em suas aplicações para IA.
  • Nível 3: Manipulação e Análise de Dados
    Este nível cobre as principais bibliotecas em Python e o básico em R. Consiste no aprendizado de acesso aos dados, pré-processamento e análise exploratória para entender o conteúdo dos dados.
  • Nível 4: Aprendizado de máquina supervisionado. Classificação e Regressão
    Abordaremos o aprendizado supervisionado. Este tipo de aprendizagem requer intervenção humana para criar rótulos em dados históricos. Um case do setor de Saúde será desenvolvido para aplicar seus conhecimentos.
  • Nível 5: Aprendizado de máquina não supervisionado
    Abordaremos métodos de aprendizado de máquina não supervisionados que se concentram em dados históricos que não foram marcados. O objetivo é encontrar padrões e estruturas ocultas nos dados. Um exemplo comum é direcionar clientes com atributos semelhantes para campanhas de marketing. Neste módulo, você usará as principais técnicas de aprendizado não supervisionado, com foco especial em agrupamento, redução de dimensionalidade e regras de associação. Faremos um estudo de caso baseado em análise de áudio com TensorFlow.
  • Nível 6: Aprendizado Profundo e Redes Neurais
    Você aprenderá os princípios básicos do Deep Learning junto com o conhecimento dos principais algoritmos. Você entenderá o conceito de rede neural e o comportamento dos dados ao aplicar este tipo de metodologias. Vamos revisar a rede densamente conectada, a rede neural convolucional (CNN) e a rede neural recorrente (RNN). Você aprenderá sobre a rede neural não supervisionada e os conceitos de autencoder, máquinas GAN e Boltzman.
  • Nível 7: visualização de dados
    Cobriremos a visualização de dados usando as bibliotecas Python e R. As principais bibliotecas serão usadas em conjunto com uma visualização de gráfico. Este módulo também inclui gráficos 3D e como criá-los com Python. No final do módulo, conhecimento adicional será fornecido nas principais ferramentas comerciais e de código aberto que não requerem programação.
  • Nível 8: Ciclo de vida de IA e ferramentas de negócios
    O último módulo cobre o ciclo de vida da IA em projetos reais. Desde o acesso aos dados, formação em pré-processamento e análise até a sua implementação na produção. Além disso, tópicos importantes em IA serão abordados neste módulo, como ética, regulamentação e desafios futuros. Por fim, este módulo examina as principais ferramentas do mercado em torno da IA com foco no uso do ciclo de vida.
  • Palestras da Indústria
    Especialistas na área de Data Science de grandes empresas (IBM, Endesa, etc.) e startups se juntarão ao nosso programa para compartilhar suas experiências em seus setores.
  • Ciências Humanas - Design Thinking
    Pode ajudá-lo a entender um problema, desenvolver um produto (solução) ou repensar todo um negócio. O Design Thinking requer prática, então vamos começar?
  • Ciências Humanas - Como nosso cérebro funciona
    Nesta sessão, entenderemos como o cérebro funciona e o que está por trás de nossa tomada de decisão. Porque ao projetar a inteligência artificial, é vital entender como funciona a inteligência humana.
  • Projeto Capstone
    Aplique seu conhecimento por meio de um projeto completo de Data Science que você apresentará a um painel de especialistas.

hand, commercial, science and technology

admissão

Conhecimento obrigatório:

Conhecimentos básicos de funções Python (possibilidade de fazer um curso introdutório).

Conhecimento recomendado:

  • Bases matemáticas e estatísticas.
  • Conhecimentos básicos de SQL (possibilidade de fazer um curso introdutório).
  1. Exame de entrada
    Mostre suas habilidades!
  2. Avaliação do seu CV
    Analisaremos sua experiência profissional, bem como seus projetos e interesses.
  3. Entrevista pessoal
    Queremos conhecê-lo e entender porque você acha que este programa é ideal para você.

Financiamento e bolsas de estudo

Queremos ajudá-lo a enfrentar seus desafios profissionais. Para isso, da IMMUNE colocamos à sua disposição linhas alternativas de financiamento e bolsas de estudo. Também oferecemos ajuda financeira para fazer uma inscrição antecipada com pagamento integral.

Também temos assessoria para grupos e em convênio com empresas.

Última actualização Ago. 2020

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Sobre a instituição de ensino

IMMUNE Technology Institute es una comunidad viva de conocimiento donde la tecnología y las ideas son el motor de crecimiento. Impulsamos un sistema único de enseñanza en el que el aprendizaje se adqu ... Leia mais

IMMUNE Technology Institute es una comunidad viva de conocimiento donde la tecnología y las ideas son el motor de crecimiento. Impulsamos un sistema único de enseñanza en el que el aprendizaje se adquiere a través de la resolución de retos reales del mundo profesional, de la mano de empresas líderes del sector tecnológico. Ler Menos