Máster en Internet de las Cosas & Data Science Online / Distancia en Madrid en MIOTI | Tech & Business School

Máster en Internet de las Cosas & Data Science
  • MIOTI | Tech & Business School
  • Tipo : Masters
  • Modalidad: Online / Distancia y Presencial en Madrid
  • Duración: 370 horas. 9 meses.
  • Precio:
    14.250 €
    Becas de hasta el 25%

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  • MadridSede principal

    C/ Rufino Gonzalez 25

    Madrid - 28037, Madrid

Exalumnos de Tumaster.com

Dirigido a:

Personas interesadas en realizar este Máster en Internet de las Cosas & Data Science

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DOMINA EL CICLO COMPLETO DE LOS DATOS

El Máster en Internet de las Cosas & Data Science está compuesto de dos programas:

Con el Máster en Data Science & Big Data aprenderás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de analítica predictiva . En esta formación te proporcionaremos las bases de Estadística y Python para poder trabajar con datos.

En el Leer más Máster en Internet de las Cosas aprenderás desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT, además de conocer las técnicas de prototipado más habituales. También se introducirán conceptos fundamentales sobre Blockchain, ciberseguridad y nuevos modelos de negocio.


Metodología: Presencial & Live Streaming


Precios:

- Máster en Data Science & Big Data: 8.500€
- Máster en Internet de las Cosas: 7.950€

- Máster en Internet de las Cosas & Data Science: 14.250€


Estas son algunas de las Salidas Profesionales más emocionantes que estarán a tu alcance después de este programa:

- Data Scientist
- Deep Learning Expert
- Business Analyst
- Data Analyst
- Data Engineer
- Machine Learning Expert
- Digital Transformation Project Leader
- Innovation Project Leader
- IoT Project Consultant
- IoT Cloud Developer

Lugar de impartición:

en Madrid

Próxima convocatoria:

- Fecha de inicio: Marzo 2022.
- Horario: Mier. 18:30 – 22:30 // Vier. 17:00 – 21:00h.

- Plazas: 20 personas.

Leer menos
Máster en Data Science & Big Data (200h)

Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.

Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.

Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).

Data Pre-processing
¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.

Data Visualization
¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?

Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles.
Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.

Machine Learning I
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.

Big Data for Data Science
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.

Entrepreneurship I
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en data science.

Final Project
La temática podrá ser propuesta por el estudiante o seleccionada de una lista proporcionada por MIOTI.


Leer más Máster en Internet de las Cosas (170h)

The Things Foundations
Repaso de todos los elementos que van desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT.

Prototyping
Introducción a los principales elementos (sensores, placas, microcontroladores) que permiten la construcción de Smart connected objects. Conocer las técnicas de desarrollo de prototipos más habituales. Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.

Platforms
Introducción a los conceptos fundamentales sobre Plataformas IoT, razonando, a partir de los requerimientos típicos de un proyecto, sobre la necesidad de una plataforma IoT.

Ecosystem Foundations
Revisión de metamodelos y casos de uso para diferentes industrias y tipologías de empresas.

Smart Cities
Introducción a los conceptos fundamentales de las soluciones de ciudades conectadas.

Industrial IoT
Introducción a los conceptos fundamentales de la digitalización industrial por medio de las técnicas y la infraestructura propias de Internet.

Smart Health
Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización en el sector salud por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.

Smart Home
Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización doméstica por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.

3D Printing
El objetivo de esta asignatura es familiarizarse con los procesos de fabricación digital, en particular la técnica de impresión 3D.

Security for IoT
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de la seguridad en los sistemas de información y concretamente su aplicación práctica en los entornos IoT.

Communications
El objetivo de la asignatura es entender las diferentes tecnologías de comunicaciones y protocolos existentes en el entorno IoT, sus pros, sus contras y ser capaz de decidir cuál o qué combinación puede ser la más apropiada para un caso de uso concreto.

Blockchain
Introducción al mundo del Blockchain.

IoT Project Management
El objetivo de esta asignatura es conocer las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificar aquellos elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución minimizando las incidencias previsibles que se encuentran en este tipo de proyectos.

Entrepreneurship II
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en IoT.

Final Project
Diseño de tu empresa de IoT. La temática podrá ser propuesta por el estudiante en grupos de 3 a 4 integrantes máximo.Leer menos
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