Curso Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos

Curso

Inteligencia Artificial
& Ciencia de Datos

by

Deloitte

La tecnología avanza y los datos son protagonistas en las empresas. Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial se han convertido en una realidad para transformar las organizaciones.
El curso en Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos te prepara para ser parte de esta transformación

¿Por qué hacer el Curso en Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos?

  • Profundizarás en la analítica avanzada y la Inteligencia artificial

    No se trata de un curso superficial. En el curso te adentrarás en toda la materia con un enfoque 100% práctico consolidado con casos reales.

  • La demanda de especialistas no para de crecer

    Las empresas, cada vez más, necesitan expertos que tengan la capacidad de analizar datos no estructurados como textos, imágenes, videos o audios a través de algoritmos y sistemas autónomos capaces de tomar decisiones simulando las capacidades del ser humano.

  • Fórmate en las herramientas y aplicaciones más solicitadas

    No solo conocerás, sino que aprenderás a utilizar las principales tecnologías Open Source y lenguajes de programación de la analítica avanzada y la IA.

  • Conviértete en un Data Scientist

    Los Data Scientist son los expertos en analítica avanzada que dan valor a los datos. A través de su labor las empresas pueden plantearse nuevos retos, predecir situaciones futuras, apostar por las mejores alternativas, proporcionar un mejor servicio a los clientes y maximizar beneficios.

  • Forma parte de nuestro Club Alumni

    Encontrarás un lugar de encuentro donde profesores, estudiantes y referentes del sector intercambian tendencias, información y posibilidades de networking para siempre y sin coste.

¿A quién va dirigido el curso?

  • Ingenieros que quieran reconducir su formación y desarrollar nuevas capacidades dentro de la Inteligencia Artificial.

  • Estadísticos y Matemáticos que quieran desarrollar su carrera en el mundo del Análisis de Datos.

  • Programadores que quieran orientar sus capacidades a la Análitica Avanzada y la Ciencia de Datos.

  • Profesionales con formación tecnológica que quieran dirigir sus carreras profesionales hacia la Inteligencia Artificial.

  • Perfiles con conocimientos cuantitativos y de programación.

¿Qué capacidades vas a adquirir?

  • Descubrirás las diferentes tecnologías disruptivas relacionadas con la Inteligencia Artificial y todas sus aplicaciones en los negocios.

  • Aprenderás a desarrollar modelos de machine learning y algoritmos predictivos con capacidad de procesar todo tipo de datos.

  • Analizaremos los sistemas más modernos: chatbots, deepfakes, redes neuronales...

  • Estudiaremos el funcionamiento de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural como Siri o Alexa a través de los sistemas cognitivos.

Pre-requisitos

Deberás cumplimentar el formulario de inscripción y adjuntar tu CVexpediente académico y una carta de motivación. El plazo para la recepción de solicitudes de admisión permanecerá abierto hasta el 15 de agosto de 2023

Además, deberás disponer de un ordenador portátil con las siguientes características mínimas:

  • Procesador: i5 con 4 núcleos y 2,2 Ghz por núcleo

  • Memoria RAM: 8 GB

  • Tarjeta gráfica dedicada

Salidas laborales

El curso de Inteligencia Artificial & Ciencia de datos te prepara para cubrir perfiles especializados, siendo capaces de extraer conocimientos valiosos a partir de enormes volúmenes de datos, guiando las decisiones de negocio de diferentes «Data Driven Companies»

Todo ello, dominando el End to End del proyecto partiendo de datos en crudo (raw data) y transformándolos en información explotable creando el Smart Data y realizando analítica avanzada para crear valor a la compañía.

Partner

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La posibilidad de contar con profesores del instituto de Big Data UC3M – Santander aporta al programa una visión especializada en el Mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial y las técnicas de investigación más punteras.

¿Tienes alguna duda?
Nuestros expertos en Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos te la resuelven al instante

Los profesores solucionarán tus dudas en cualquier momento

Profesorado del Curso de Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos

Rosa-Elvira Lillo

Rosa Elvira Lillo

Directora del UC3M-Santander Instituto de Big Data (IBiDat)

Lara Quijano

Lara Quijano Sánchez

PhD Ingeniería informática | Miembro IBiDat

Alvaro Méndez

Álvaro Méndez Civieta

Investigador en IBiDat | Profesor de estadística UC3M

Félix Contreras Herrero

Director Analytics & Cognitive, Deloitte, España

Rafael Hernández

Rafael Hernández Murcia

ML Team Lead en Adyen

Ivan Blanco

Iván Blanco Sánchez

Profesor de Finanzas en CUNEF | Gestor del fondo NOAX GLOBAL

Belen Pulido

Belén Pulido Bravo

Investigadora en
IBiDat

Harold Antonio

Harold Antonio Hernández

Investigador en IBiDat | Profesor de estadística UC3M

Alejandro Casado Díez

Analyst | Consulting – Analytics Deloitte

Estructura del Curso

El programa en Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos se desarrolla en 15 módulos en los que aprenderás todo lo necesario para convertirte en un Data Scientist.

Se trata de un curso aplicado en el que trabajarás en base a casos prácticos reales. Al finalizar el curso tendrás una visión completa de lo que es un proyecto en el área de la analítica avanzada e inteligencia artificial.

Pasarás por todas las fases del proyecto: desde la arquitectura de dato, hasta su almacenamiento, manejo y análisis.

Para ello, se aplicarán las técnicas estadísticas y computacionales más modernas. Estas ayudan a la identificación de patrones y a la extracción de conocimiento valioso relativo al problema en cuestión.

Se realizarán prácticas con las principales tecnologías Open Source, Plataformas Cloud y el Universo del Big Data, como Hadoop, HDFS, Spark, Flink, Kafka, Flume, Sqoop, Hive y aprenderás a utilizar diversos lenguajes de programación como Scala, Python o R.

Durante el curso se realizará un ejercicio práctico con estructura de Datathon y  al finalizar el curso habrá un Hackathon, donde podrás presentar tu proyecto: premio Kaggle, impacto de Negocio y presentación.

¡Descarga el programa formativo!

1. Fundamentos de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial
  • ¿Qué es la Ciencia de Datos? Presente y futuro de la Inteligencia Artificial.
  • Problem Resolving, Agentes, Search
  • Plataformas Cloud/Necesidades del Big Data
2. Programación en R
  • Programación en R para la ciencia de datos
  • Los paquetes de R y el «tidyverse»
  • Importar, organizar, analizar y comunicar con R
3. Programación en Python
  • Conceptos básicos e introducción a la programación
  • Librerías más empleadas en tratamiento de datos y machine learning
  • Prácticas con Jupyter Notebooks para documentar código y facilitar la ejecución interactiva
4. Soluciones Big Data en el Cloud e Introducción al Aprendizaje Automático
  • Soluciones Big Data en el Cloud. Diseño de sistemas inteligentes.
  • Problemas que nos encontramos en Data Science y como abordarlos.
  • Aprendizaje automático.
5. Diseño de Sistemas inteligentes
  • Fundamentos de la arquitectura
  • Tratamiento, transformación y limpieza de datos.
  • Obtención de datos, inferencia de datos y modelado de datos.
  • Diseño de las necesidades del sistema.
  • Casos prácticos
6. Análisis masivo de datos
  • Presentación de las técnicas más básicas: histogramas, scatter plots…
  • Técnicas de visualización más avanzadas ilustradas con problemas reales.
  • Detección de valores atípicos.
  • Correlaciones o indicadores de discriminación para entender cuáles son las variables más predictivas/discriminativas.
  • Introducción a proyecciones que revelan estructuras en los datos. En particular, el análisis de componentes principales.
7. Series temporales
  • Series temporales y su necesidad en Data Science
8. Aprendizaje supervisado de datos
  • Elementos esenciales del aprendizaje supervisado
  • Algoritmos intuitivos en modelos de clasificación y regresión
  • Modelación en R utilizando el paquete «caret» y los «tidymodels»
9. Máquinas de vectores soportes (SVM) y algoritmos genéticos
  • Descubriendo la optimización
  • Introducción a las máquinas de vectores soporte (SVM)
  • Introducción a los algoritmos genéticos
  • Prácticas con R
10. Técnicas de regresión
  • Análisis de las principales técnicas de regresión: Lineal, Splines, Quantiles, Lasso y regresión logística
  • Técnicas avanzadas de regresión
  • Diseño de experimentos para mitigar problemas de causalidad
11. Técnicas no supervisadas de análisis de datos
  • Cluster Analysis: k-means, k-medoids. Association Rules: The apriori algorithm. Association rules sequences. The cspade algorithm
  • Cluster Analysis/ Hierarchical clustering: Agnes – Diana, Types of linkages . Examples on movie suggestion engines, cell phone towers placement, etc
12. Spark Core + Spark SQL + Introducción a Spark MLlib
  • Descubriendo las funcionalidades básicas de Spark
    • Definición y manejo de RDDs
    • Manipulación de DataFrames y DataSets
    • Transformaciones y acciones más comunes en el procesamiento de datos distribuidos sobre Spark
    • Desarrollo de PySpark
  • Librería de modelado MLlib de Spark
    • Construcción de algoritmos descritos
    • Construcción de features
    • Pipeline completo de machine learning con PySpark.
13. Deep Learning
  • Redes neuronales básicas y a las redes profundas utilizando «Tensor Flow».
  • Técnicas de clasificación: Combinación de clasificadores
14. Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Introducción básica (expresiones regulares, tokenización, extracción de características)
  • Preprocesamiento de textos (limpieza del texto, lematización, bolsa de palabras, pos tagging, librerías de python)
  • Reconocimiento de entidades
  • NLP en algoritmos de machine learning (análisis de sentimiento, word embeddings, tf-idf)
15. Técnicas de clasificación: Combinación de clasificadores
  • Utilización de combinación de clasificadores
  • Mejora de resultados y tasas de correcta clasificación y predicción
Hackathon

Presenta tu propio proyecto

  • Premio Kaggle
  • Impacto de Negocio

Nuestros alumnos opinan

Descubre algunas de las empresas en las que nuestros alumnos han realizado sus prácticas: 

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Financiación y ayudas

Queremos ayudarte a conseguir tus retos profesionales y formativos. Descubre las diferentes ventajas que podrás aprovechar a la hora de realizar el curso.

Ayudas al estudio

Se estudiarán posibles ayudas a descontar de la matrícula

Comunidad UC3M

200€ de descuento para toda la Comunidad UC3M: Alumni y estudiantes

Curso en Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos

Formato:
Presencial

Fechas:
Del 20/09 al 29/11 de 2024

Localización:
Madrid

Horario:
Miércoles, Jueves y Viernes: 16:30-20:30 

Duración:
3 meses
120 horas lectivas

Precio:
2.900€ Público general
2.700€ Comunidad UC3M

Será necesario que adjuntes CV, carta de motivación y expediente académico.

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    La Fundación Universidad Carlos III se reserva el derecho de cancelar un curso en caso de que no existan suficientes inscripciones en el mismo.

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