Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos

Comience su viaje por la ciencia de datos con el Máster reconocido mundialmente de la Universidad John Moores de Liverpool.

Puntos clave

• Bootcamp de programación de Python de cortesía
• Programa de habilidades blandas esenciales para la carrera
• WES reconocido
• 500+ horas de aprendizaje
• Más de 60 estudios de caso y proyectos
• Mentoría grupal quincenal con mentores de la industria
• Uno a uno con mentores de la industria
• Resolución oportuna de dudas
• Soporte disponible todos los días de 9 a. M. A 9 p. M. IST para consultas
• IIIT Bangalore y estado de exalumnos de LJMU

Principales habilidades que aprenderás

Estadísticas, Analítica Predictiva usando Python, Machine Learning, Visualización de Datos, Big Data Analytics, etc.

Maestría en LJMU

Con una herencia que se remonta a 1823, la Universidad John Moores de Liverpool, Reino Unido, es ahora una de las universidades más grandes y mejor establecidas del Reino Unido. Ha sido clasificada entre las 100 mejores universidades jóvenes del mundo y entre las 50 mejores del Reino Unido por Student Satisfaction.

• Complete todos los cursos para lograr este prestigioso M.Sc. Título de LJMU, Reino Unido, para impulsar su carrera en Data Science.
• Obtenga acceso a la biblioteca digital completa de LJMU para investigar y escribir su disertación.
• Obtenga una maestría, reconocida por WES, a 1/10 del costo de un programa fuera de línea.

El mejor contenido de su clase por parte de los principales profesores y líderes de la industria en forma de videos, casos y proyectos, tareas y sesiones en vivo.

Contenido Preparatorio Pre-Programa

• Análisis de datos en Excel
• Resolución de problemas de análisis

Kit de herramientas de datos

• Introducción a Python
• Programación en Python
• Python para ciencia de datos
• Visualización de datos en Python
• Análisis exploratorio de datos
• Estudio de caso de crédito EDA
• Estadística inferencial
• Evaluación de la hipótesis
• Análisis de datos usando SQL
• SQL avanzado y mejores prácticas
• Asignación de SQL: RSVP Películas

Aprendizaje automático

• Regresión lineal
• Tarea de regresión lineal
• Regresión logística
• Clasificación mediante árboles de decisión
• Aprendizaje no supervisado: agrupamiento
• Conceptos básicos de PNL y minería de texto
• Resolución de problemas empresariales
• Estudio de caso: puntuación de clientes potenciales

Especialización - Aprendizaje Profundo

• Embolsado y bosque aleatorio
• impulsar
• Selección de modelos y técnicas generales de aprendizaje automático
• Análisis de componentes principales
• Regresión avanzada
• Caso de ML avanzado Stuy
• Análisis de series temporales
• Introducción a las Redes Neuronales y ANN
• Asignación de red neuronal
• Redes neuronales convolucionales
• Redes neuronales convolucionales: aplicaciones industriales
• Detección de objetos y segmentación de imágenes (opcional)
• Redes neuronales recurrentes
• Reconocimiento de gestos
• Proyecto final

Especialización - Business Intelligence/Análisis de datos

• Visualización con Tableau
• excel avanzado
• Visualización usando PowerBI
• Resolución estructurada de problemas utilizando marcos
• Narración de datos
• Estudio de caso de Airbnb
• Modelado de datos
• SQL avanzado y mejores prácticas
• Introducción a Big Data y la Nube
• Análisis usando Spark
• Estudio de caso de macrodatos
• Estructuras de datos: conjuntos, diccionarios, pilas, colas
• Buscando y Ordenando
• Análisis de algoritmos + recursividad
• Programación avanzada de bases de datos usando Pandas
• Laboratorio Python y SQL
• Proyecto final

Especialización - Ingeniería de Datos

• Gestión de datos y modelado de bases de datos relacionales
• Introducción a Big Data (Opcional)
• Introducción a la nube y la configuración de AWS
• Introducción a la programación de Hadoop y MapReduce
• Asignación (Opcional)
• Bases de datos NoSQL y Apache HBase y bases de datos NoSQL y MongoDB (opcional)
• Almacenamiento de datos (opcional)
• Ingestión de datos con Apache Sqoop y Apache Flume
• Map reduce Asignación de Programación
• Colmena y consultas
• Asignación (Opcional)
• Desplazamiento al rojo de Amazon
• Introducción a Apache Spark
• Proyecto: Canalización de datos ETL
• Infraestructura en la nube de AWS (opcional)
• Optimización de Spark para el procesamiento de datos a gran escala
• Apache Flink (Opcional)
• Transmisión de datos en tiempo real con Apache Kafka
• Procesamiento de datos en tiempo real con Spark Streaming
• Asignación (Opcional)
• Creación de canalizaciones de datos automatizadas con Airflow
• Análisis usando PySpark
• Proyecto: Procesamiento de datos en tiempo real
• Proyecto final

Metodologías de Investigación

• Introducción a la Investigación y Proceso de Investigación
• Diseño de la investigación
• Revisión de literatura
• Gestión de Proyectos de Investigación
• Habilidades de redacción y presentación de informes
• Ética científica

disertación de maestría

• Investigar patrones dietéticos y huellas dactilares de metabolitos de consumidores de comida para llevar (rápida) utilizando PCA y métodos de agrupamiento
• Investigar un diagnóstico de enfermedades oculares utilizando datos oftálmicos de imágenes.
• Estructurar imágenes médicas con geometría de información
• Uso de un feed de redes sociales para colocar tweets sobre desastres naturales en un mapa
• Prevención del fraude con tarjetas de crédito mediante el reconocimiento de patrones
• Desarrollo de un sistema de recomendación para un gigante de los medios
• Modelado de riesgos para actividades financieras y banca de inversión

¿Para quién es este programa?

Se puede elegir cualquier especialización independientemente de los antecedentes. El programa está dirigido a ingenieros, profesionales de marketing y ventas, principiantes, profesionales de datos, expertos en dominios, software y profesionales de TI.