Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube

Máster UCLM - 5ª Edición

Modalidad

Online

Duración

9 meses

octubre 2024 a junio 2025

60 Créditos

Plazos

Preinscripción

Hasta el 20/09/2024

Plazo de matrícula

Hasta el 07/10/2024

Orientación

Titulados universitarios


Para estudiantes y profesionales

Curso de formación universitaria avanzada (próximamente)

Colaboran

Sin necesidad de abandonar tu trabajo

  • Clases en streaming y en formato webinar
  • Programación orientada a la flexibilidad horaria. Posibilidad de seguir las clases en directo o en diferido.
  • Uso de las últimas tecnologías para la comunicación continua entre alumnos y profesores

Con una formación enfocada a la práctica

  • 300 horas de seminarios y casos prácticos
  • Formación y práctica con las tecnologías de referencia para ciencia e ingeniería de datos
  • Elaboración de proyectos dirigidos, para mostrarlos a futuros empleadores o clientes
  • Trabajo fin de máster, con posibilidad de hacerlo en empresa

Prepárate para uno de los trabajos más demandados

  • Los perfiles de científico de datos y el de ingeniero de datos (a los que está orientado este curso) ocupan el tercer y séptimo puesto en el ranking de los mejores trabajos de America en 2022 según la empresa Glassdoor

Programa

  • Presentación. Introducción a la ciencia de datos y a la ingeniería de datos.
  • Herramientas de trabajo básicas: Docker, Python y Jupyter Notebook.
  • Introducción a la manipulación de datos con Pandas.
  • Datos estructurados y no estructurados.
  • Bases de datos SQL y NoSQL.
  • Adquisición de datos de fuentes heterogéneas: APIs, web, etc.
  • Visualización de datos con Matplotlib/Seaborn
  • Preprocesamiento y preparación de datos
  • Análisis exploratorio de datos con Statsmodels
  • Introducción al aprendizaje automático. scikit-learn.
  • Modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Evaluación y validación de modelos.
  • Modelos avanzados de aprendizaje automático.
  • Tratamiento de casos específicos.
  • Introducción al Deep Learning.
  • Desarrollo de redes neuronales feed-forward y convolucionales.
  • Implementación con TensorFlow 2.
  • Visualización, análisis y modelos predictivos en series temporales.
  • Aprendizaje automático sobre información textual. NLTK y Spicy
  • Análisis de redes. NetworkX
  • Sistemas de recomendación.
  • Principios de visualización.
  • Herramientas avanzadas de visualización.
  • Diseño e implementación de paneles de control.
  • Introducción a la computación en la nube usando AWS
  • Despliegue de máquinas virtuales en AWS con Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
  • Almacenamiento de ficheros con S3
  • Monitorización básica de aplicaciones cloud con Amazon Cloudwatch
  • Diseño de arquitecturas altamente disponibles en la nube
  • Seguridad en AWS. Usuarios, permisos y roles con AWS Identity and Access Management (IAM)
  • Bases de datos relacionales (Amazon RDS) y no relacionales (Amazon DynamoDB)
  • Computación serverless con AWS Lambda
  • Inteligencia artificial bajo demanda con los servicios cognitivos de AWS.
  • Introducción a las tecnologías BigData
  • Computación distribuida para Big Data con Apache Spark.
  • Machine Learning a escala con MLib.
  • Procesamineto de flujos de datos con Spark Streaming
  • Introducción al almacenamiento de datos como datalakes
  • Procesos ETL (extracción, transformación y carga) con AWS Glue
  • Mantenimiento e integridad de los datos
  • Monitorización de datalakes
  • Gobierno y calidad del dato
  • Gestión de la arquitectura como códico (IaC) con AWS Cloudformation
  • Despliegue de aplicaciones con el Serverless framework y con AWS Serverless Application Model (SAM)
  • Integración y despliegue contínuo de aplicaciones

Profesores

Luis de la Ossa Jiménez (Director)

Universidad de Castilla-La Mancha

Juan Ángel Aledo Sánchez

Universidad de Castilla-La Mancha

Juan Carlos Alfaro Jiménez

Universidad de Castilla-La Mancha

Juan Ignacio Alonso Barba

Trilogy

Franscisco Parreño Torres

Universidad de Castilla-La Mancha

Jacinto Arias Martínez

taidy.cloud

Pablo Bermejo López

Universidad de Castilla-La Mancha

Javier Cózar del Olmo

taidy.cloud

María Julia Flores Gallego

Universidad de Castilla-La Mancha

José Antonio Gámez Martín

Universidad de Castilla-La Mancha

Daniel González Medina

taidy.cloud

Enrique González Rodrigo

Telefónica Digital España

Jesus Martínez Gómez

Universidad de Castilla-La Mancha

Jose Miguel Puerta Callejón

Universidad de Castilla-La Mancha

Cristina Romero González

Servicios y Desarrollos Grupo Vermon

Fernando Rubio Perona

V-Vision

Inscripción

Plazas limitadas

Número de plazas disponibles: 30

Matrícula abierta

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Es necesario un usuario de la UCLM. Si no lo tienes, puedes crear uno nuevo en la página de la inscripción

Precio de matrícula

2520€*

* Bonificación del 25% a estudiantes y titulados del Master Universitario en Ingeniería Informática de la UCLM