Programa
Módulos conjuntos para Máster en Data Science & Business Analytics / Experto en Modeling & Data Mining
- Módulo I: Introducción a la Ciencia de Datos
- Módulo II: Software estadístico R
- Módulo III: Arquitectura de Datos y Tecnologías Big-Data
- Módulo IV: Fundamentos de Estadística
- Módulo V: Modelización Estadística
- Módulo VI: Data Mining Básico
Módulos exclusivos para Máster en Data Science & Business Analytics
- Módulo VII: Data Mining Avanzado
- Módulo VIII: Estadística Espacial y Espacio-Temporal
- Módulo IX: Inteligencia Artificial
- Módulo X: Trabajo Fin de Máster
| Módulos conjuntos para Máster en Data Science & Business Analytics / Experto en Modeling & Data Mining |
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Curso Universitario de Formación Avanzada en Modelización Estadística y Minería de Datos (con R software) * Sin titulación universitaria previa |
| Módulo I: Introducción a la ciencia de datos |
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| 01. Masterclass inaugural |
| Módulo II: Software estadístico R |
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| 01. R y su entorno 02. Tratamiento de datos 03. Análisis exploratorio de datos 04. Masterclass |
| Módulo III: Arquitectura de datos y tecnologías big-data |
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| 01. Introducción 02. Calidad y gobierno de datos 03. Bases de datos relacionales 04. Bases de datos NoSQL 05. Masterclass |
| Módulo IV: Fundamentos de estadística |
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| 01. Modelos probabilísticos 02. Fundamentos de estadística inferencial 03. Masterclass |
| Módulo V: Modelización estadística |
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| 01. Modelización lineal 02. Modelos lineales generalizados 03. Modelos aditivos generalizados 04. Modelos mixtos 05. Series temporales 06. Validación de modelos. Feature engineering. 07. Masterclass |
| Módulo VI: Data mining básico |
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| 01. Instrumentos y técnicas de la estadística moderna 02. Storytelling y visualización de datos 03. Clasificación y discriminación 04. Reducción de la dimensionalidad 05. Análisis de la varianza 06. Masterclass |
| Módulos exclusivos para Máster en Data Science |
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Curso Universitario de Formación Avanzada en Técnicas Estadísticas Avanzadas e Inteligencia Artificial (con R software) * Sin titulación previa * TFM sólo para el Máster |
| Módulo VII: Data mining avanzado |
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| 01. Análisis de tablas de contingencia 02. Análisis de correspondencias 03. Modelos sparse y métodos penalizados de regresión. 04. Random Forest 05. Boosting 06. Masterclass |
| Módulo VIII: Estadística Espacial y Espacio-Temporal |
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| 01. Visualización y geolocalización de datos 02. Procesos puntuales 03. Modelos econométricos espaciales 04. Geoestadística espacial y espacio-temporal 05. Masterclass |
| Módulo IX: Inteligencia artificial |
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| 01. Introducción a la inteligencia artificial 02. Machine learning: aprendizaje supervisado 03. Machine learning: aprendizaje no supervisado 04. Aplicaciones del deep learning 05. Redes neuronales artificiales 06. Redes neuronales convolucionales 07. Análisis de grafos y redes sociales 08. Análisis de datos no estructurados: Minería de textos 10. Masterclass |
| Módulo X: Trabajo Fin de Master |
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| 01. Preparación del Trabajo Fin de Máster 02. Trabajo guiado |
¿Por qué R?
Es el futuro en lo que a tratamiento de datos se refiere. Es un entorno interesante, divertido y gratuito en el cual el alumno podrá llevar a cabo todas las tareas, desde el análisis de datos, la creación y la programación de modelos, hasta la presentación de informes profesionales.