Master în Strategie de Date și Analytics
MIOTI - Tech & Business School
Informatie cheie
Locația campusului
Madrid, Spania
Limbi Străine
Spaniolă
Formatul de studiu
Amestecat
Durata
4 months
Ritm
La zi, Part time
Taxe de școlarizare
EUR 6.400 *
Termen limită de aplicare
Contactează şcoala
Cea mai devreme dată de începere
Contactează şcoala
* * BURSĂ 50% pentru studenții cu domiciliul în America Latină
Introducere
Extrageți valoarea datelor din prima zi
Cu Masterul în Business Analytics veți învăța de la preprocesarea datelor, probabilități și statistici, data Scrapping, la principalii algoritmi de învățare automată. Veți folosi instrumente precum Tensorflow, Numpy, Prophet, Spark, Pandas, Keras etc. pentru a putea lucra cu seturi de date, precum și cu instrumente de Business Intelligence precum Qlikview și Tableau.
Oportunități de carieră
Așa se numește viitorul tău
Acestea sunt unele dintre cele mai interesante oportunități de carieră care vă vor fi la îndemână după acest program.
- Analistul de date
- Business Intelligence
- Analist al afacerilor
- Manager de date
- Consultant de afaceri
Curriculum
Ce veți învăța la Masterul în Business Analytics
Povestire de date Strategii pentru a conecta analiza datelor cu obiectivele de afaceri, dezvoltarea poveștilor care se conectează cu diferite tipuri de public și metode de prezentare creativă a datelor. | Guvernanța datelor și etică Vom analiza cele mai bune practici pentru gestionarea datelor, întreaga gamă de responsabilități care vin odată cu utilizarea datelor în procesul decizional automatizat, inclusiv securitatea datelor, confidențialitatea și transparența. |
Strategie de date și analiză Gestionarea datelor pentru a obține avantaje analitice și pentru a ne atinge obiectivele de creștere. | Instrumente BI: Power BI, Qlikview, Tableau și Excel Vom analiza datele cu un nivel excelent de vizualizare și prezentare într-un format ușor de înțeles, ușor și intuitiv. |
Vizualizarea datelor Cum să afișați diferite tipuri de date? Ce tehnici să folosești? Utilizarea matplotlib, bokeh și seaborn, printre altele. | Analiza datelor cu Python Python ca cadru pentru specialistul Data Analytics. Dezvoltarea notebook-ului, utilizarea panda și numpy. Procesarea datelor din surse structurate (CSV, REST, Loguri) și nestructurate (Web). |
Fundamentele științei datelor Introducere în conceptele fundamentale ale științei datelor. Prezentarea cadrului general de referință. | Învățare automată și învățare profundă Probleme de clasificare. Cum se evaluează rezultatele? Cum se construiesc seturile de date? Algoritmi principali (knn, arbori de decizie, mașini vectori suport, rețele neuronale profunde, xgboost). |
Preprocesarea datelor Cum să preprocesez corect datele? Aplicarea filtrelor, anonimizarea datelor, selectarea atributelor, eșantionarea și reducerea dimensionalității. Preprocesarea surselor de date în modul text. | Proiect final Tema poate fi propusă de student sau selectată dintr-o listă furnizată de MIOTI. |
Baze de date și SQL Stăpânește principalele baze de date și limbajul SQL, învață cele mai noi tehnici de stocare, manipulare și extragere a datelor înregistrate în baze de date relaționale. |
Galerie
Admitere
Taxa de școlarizare a programului
Burse și finanțare
Avem un plan de burse MIOTI.
Avem burse disponibile de la Fundația Universia.
Avem burse disponibile de la Fundația ONCE.
Bonusabil de Fundae.
De asemenea, puteți împărți plata fără dobândă.