El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.
Courtlyn
Especialista de promociones y eventos
9 semanas
5-6 horas por semana
Nuestros estudiantes nos han comentado que tomar este programa en conjunto con colegas les permite tener un lenguaje común y acelerar el impacto en sus proyectos.
Esperamos que sea igual para ti. ¡Invita a tus colegas y crezcan juntos!
El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.
Courtlyn
Especialista de promociones y eventos
El plan de estudios del curso tiene una duración de 9 semanas, incluyendo la de orientación, divididas de la siguiente manera:
• ¿Qué es el Big Data? • Inteligencia Artificial. • Etapas de un proyecto basado en datos
• Análisis de datos. • Exploración de datos.
• Adquisición de datos. • Limpieza de datos.
• La necesidad de preprocesar los datos. • Ingeniería de datos. • Transformación de los datos.
• El clustering y sus aplicaciones. • El algoritmo de K-means. • Interpretación del clustering.
• Introducción a los métodos supervisados. • Regresión lineal.
• Regresión logística. • Árboles de decisión. • Random Forest.
• Privacidad en los datos. • Ética en los datos. • Seguridad y factores de riesgo. • Hacia dónde va el Big Data.
• ¿Qué es el Big Data? • Inteligencia Artificial. • Etapas de un proyecto basado en datos
• El clustering y sus aplicaciones. • El algoritmo de K-means. • Interpretación del clustering.
• Análisis de datos. • Exploración de datos.
• Introducción a los métodos supervisados. • Regresión lineal.
• Adquisición de datos. • Limpieza de datos.
• Regresión logística. • Árboles de decisión. • Random Forest.
• La necesidad de preprocesar los datos. • Ingeniería de datos. • Transformación de los datos.
• Privacidad en los datos. • Ética en los datos. • Seguridad y factores de riesgo. • Hacia dónde va el Big Data.
Impartido en español.
Cuenta con reconocimiento en el modelo educativo europeo (2 ECTS)
Respaldo del Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (DATAI)
de la Universidad de Navarra, propiciando el trabajo colaborativo en ciencia de datos e inteligencia artificial.
Presencia de profesorado
en sesiones síncronas.
Plan de estudios flexible
para programar horarios de trabajo.
Medios y elementos interactvos
-videos explicativos, infografías y gráficos-.
Apoyo
permanente de un tutor
Retroalimentación
para asegurar el aprendizaje
Apoyo técnico
a través del teléfono, chat y correo electrónico
Actividades prácticas
mediante el uso de NoteBooks -en Python-, para desarrollar habilidades clave para tomar decisiones basadas en datos
El equipo de profesores de este curso forma parte del Instituto de Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra
Montserrat Ana Miranda, Ph.D.
Iván Cordón Medrano, Ph.D.
Montserrat Ana Miranda, Ph.D.
Profesora del Master en Big Data de la Universidad de Navarra
• Máster en Ciencias por la Universitat de Barcelona.
• BSc en Física por la Universidad de Barcelona.
• Certificación en aptitudes pedagógicas.
• Amplia trayectoria como investigadora y profesora en Big Data y Sistemas Complejos con aplicaciones en la industria y en la empresa.
Iván Cordón Medrano, Ph.D.
Director de Innovación y Transferencia Tecnológica del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial (DATAI) de la Universidad de Navarra
• MBA Ejecutivo en el IE Business School.
• Master Recherche Informatique, Telecommunications and Networks en el Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas de Lyon, Francia.
• BSc en Ingeniería Computacional por la Universitat Jaume I, España.
• Tiene más de 10 años de experiencia liderando proyectos de datos en Europa, América y Asia.
• Ha trabajado en sectores como telecomunicaciones, media, salud y banca. Anteriormente trabajó como Global Head of Data Strategy en Grupo Telepizza donde lideró la estrategia de datos de la compañía y las iniciativas de análitica avanzada de datos.
Al concluir satisfactoriamente el curso, los participantes son reconocidos con un certificado de finalización del programa que consta en el expediente académico del alumno registrado en la Universidad de Navarra
Opciones de pagos flexibles disponibles.
