MAESTRÍA EN CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
datos generales
COBERTURA
Habilitado a nivel nacional
HORARIO
Martes 19:00 - 22:00 hrs.
Jueves 19:00 - 22:00 hrs.
MODALIDAD
Programa 100% Virtual
DURACIÓN
16 Módulos | Uno por mes
GRADO ACADÉMICO
Maestría en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial
TITULACIÓN INTERMEDIA
Dos Diplomados
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acerca de la maestria
En esta sección podrá responder algunas de las preguntas más frecuentes.
Presentación
Actualmente se requieren profesionales capaces de saber cómo está al macenada la información y así procesarla; y analizarla adecuadamente. Esto lleva a que empresas de todo el mundo requieren de talentos en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en todos sus niveles, desde puestos técnicos hasta altos mandos, para formar equipos multidisciplinarios de directivos, ingenieros y arquitectos de datos.
La Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, le formará como un especialista en captación, extracción, almacenamiento y procesado de datos a gran escala, siendo uno de los profesionales con más demanda laboral y con grandes perspectivas de futuro en el mercado de trabajo.
Objetivo
Formar recursos humanos altamente calificados para la extracción generalizada de conocimientos a partir del análisis de información en campos interdisciplinarios, aplicando técnicas y teorias en el contexto de las matemáticas, la ciencia de la
información y la computación.
Conocimientos básicos
✔️ Matemáticas
✔️ Principios de probabilidad
✔️ Programación en Python
Requisitos
✔️ Formulario de inscripción.
✔️ Curriculum Vitae.
✔️ 2 Fotocopias legalizadas del título provision nacional o académico.
✔️ 2 Copias de carnet de identidad vigente.
✔️ 3 fotos de 3x4 con fondo rojo.
Módulo 01 Fundamentos de Ingeniería de Software para Científicos de Datos .
Módulo 02 Data, Big Data and Open Data
Módulo 03 Cloud Computing e Infraestructura para Big Data
Módulo 04 Data Mangement and Business Intelligenc e.
Módulo 05 Análisis Estadístico de Datos .
Módulo 06 Metodología de la Investigación.
Módulo 07 Data Visualization and Visual Analytics .
Módulo 08 Machine Learning and Deep Learni ng.
Módulo 09 Data Mining.
Módulo 10 Natural Language Processing (NLP), Text Analytics and Searc h.
Módulo 11 Taller de Tesis I .
Módulo 12 Practicing Data Science.
Módulo 13 Generativ e Models and Computer Vision.
Módulo 14 ML- Ops y Pues t a en Pr oduc c i ón.
Módulo 15 Taller de Desarrollo de Habilidades Gerenciales .
Módulo 16 Taller de Tesis II .
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