¿Por qué estudiar en TECH?

Desarrolla habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento mediante un pensamiento crítico” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad Tecnológica

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Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 
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Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.
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Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.
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Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.
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Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.
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Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  
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Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

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Análisis 

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

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Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

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Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

Estructura y contenido

El programa del Experto Universitario en Técnicas, Algoritmos y Herramientas para Data Science se imparte de manera 100% online para garantizar su cumplimiento bajo los parámetros de los estudiantes. Por esta razón, el programa tiene una duración de seis meses, convirtiéndose en una experiencia única y estimulante para garantizar el éxito de los graduados.

Evalúa los resultados de forma analítica, comprendiendo el impacto de la estrategia escogida en las distintas métricas y pensiónate como un Experto Universitario en tu sector”

Plan de estudios

El Experto Universitario en Técnicas, Algoritmos y Herramientas para Data Science de TECH Universidad Tecnológica, cuenta con un temario actualizado a las exigencias del mercado laboral actual, brindando los conocimientos fundamentales  para afrontar un reto gerencial de un departamento de IT en una empresa.  

Todo el contenido del programa está pensado para potenciar las habilidades teóricas y gerenciales de los ingenieros informáticos interesados en la problemática que elegir una herramienta acorde a las demandas de la empresa en la que se desempeñan diariamente. 

A lo largo de 450 horas de capacitación, el estudiante será capaz de analizar los datos, visualizar los conjuntos y extraer conclusiones sobre el procesamiento requerido a realizar antes del modelado y su influencia sobre los resultados. Por tanto, se trata de una auténtica inmersión de situaciones reales de negocio en el aula académica.  

Avanzando en el temario, se hará especial hincapié en la extracción del máximo valor de los datos para generar conocimiento especializado sobre las estadísticas y los procedimientos de inferencia. Esto permitirá comprender y examinar las técnicas de limpieza de datos más avanzadas, la transformación, la reducción de la dimensionalidad, así como la selección de características y de instancias. 

En función de lo anterior, el plan de estudios se complementará con un estudio exhaustivo para presentar la teoría de las redes neuronales de una manera didáctica y práctica, favoreciendo el interés de los ingenieros por conocer su aplicación en un puesto gerencial. De esta forma, se convierte en un temario que cubre las necesidades de los estudiantes y los preparara para afrontar cualquier reto profesional a nivel informático y gerencial.  

Este Experto Universitario se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos:

Módulo 1. Herramientas de Ciencia de Datos
Módulo 2. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación
Módulo 3. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes

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¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Experto Universitario en Técnicas, Algoritmos y Herramientas para Data Science de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Herramientas de Ciencia de Datos

1.1. Ciencia de Datos

1.1.1. La Ciencia de Datos 
1.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos 

1.2. Datos, información y conocimiento

1.2.1. Datos, información y conocimiento 
1.2.2. Tipos de datos 
1.2.3. Fuentes de datos

1.3. De los datos a la información

1.3.1. Análisis de datos 
1.3.2. Tipos de análisis 
1.3.3. Extracción de Información de un Dataset

1.4. Extracción de información mediante visualización

1.4.1. La visualización como herramienta de análisis 
1.4.2. Métodos de visualización 
1.4.3. Visualización de un conjunto de datos

1.5. Calidad de los datos

1.5.1. Datos de calidad 
1.5.2. Limpieza de datos 
1.5.3. Preprocesamiento básico de datos

1.6. Dataset

1.6.1. Enriquecimiento del Dataset 
1.6.2. La maldición de la dimensionalidad 
1.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

1.7. Desbalanceo

1.7.1. Desbalanceo de clases 
1.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo 
1.7.3. Balanceo de un Dataset

1.8. Modelos no supervisados

1.8.1. Modelo no supervisado 
1.8.2. Métodos 
1.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

1.9. Modelos supervisados

1.9.1. Modelo supervisado 
1.9.2. Métodos 
1.9.3. Clasificación con modelos supervisados

1.10. Herramientas y buenas prácticas

1.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos 
1.10.2. El mejor modelo  
1.10.3. Herramientas útiles

Módulo 2. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación 

2.1. La inferencia estadística

2.1.1. Estadística descriptiva vs. inferencia estadística 
2.1.2. Procedimientos paramétricos 
2.1.3. Procedimientos no paramétricos

2.2. Análisis exploratorio

2.2.1. Análisis descriptivo 
2.2.2. Visualización 
2.2.3. Preparación de datos

2.3. Preparación de datos

2.3.1. Integración y limpieza de datos 
2.3.2. Normalización de datos 
2.3.3. Transformando atributos

2.4. Los valores perdidos

2.4.1. Tratamiento de valores perdidos 
2.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud 
2.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

2.5. El ruido en los datos

2.5.1. Clases de ruido y atributos 
2.5.2. Filtrado de ruido 
2.5.3. El efecto del ruido

2.6. La maldición de la dimensionalidad

2.6.1. Oversampling 
2.6.2. Undersampling 
2.6.3. Reducción de datos multidimensionales

2.7. De atributos continuos a discretos

2.7.1. Datos continuos versus discretos 
2.7.2. Proceso de discretización

2.8. Los datos

2.8.1. Selección de datos  
2.8.2. Perspectivas y criterios de selección
2.8.3. Métodos de selección

2.9. Selección de Instancias

2.9.1. Métodos para la selección de instancias 
2.9.2. Selección de prototipos 
2.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

2.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

2.10.1. Big Data 
2.10.2. Preprocesamiento “clásico” versus masivo 
2.10.3. Smart Data 

Módulo 3. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes 

3.1. Preprocesamiento de datos 

3.1.1. Preprocesamiento de datos 
3.1.2. Transformación de datos 
3.1.3. Minería de datos

3.2. Aprendizaje automático

3.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado 
3.2.2. Aprendizaje por refuerzo 
3.2.3. Otros paradigmas de aprendizaje

3.3. Algoritmos de clasificación

3.3.1. Aprendizaje Automático Inductivo 
3.3.2. SVM y KNN 
3.3.3. Métricas y puntuaciones para clasificación

3.4. Algoritmos de regresión

3.4.1. Regresión lineal, regresión logística y modelos no lineales 
3.4.2. Series temporales 
3.4.3. Métricas y puntuaciones para regresión

3.5. Algoritmos de agrupamiento

3.5.1. Técnicas de agrupamiento jerárquico 
3.5.2. Técnicas de agrupamiento particional 
3.5.3. Métricas y puntuaciones para Clustering

3.6. Técnicas de reglas de asociación

3.6.1. Métodos para la extracción de reglas 
3.6.2. Métricas y puntuaciones para los algoritmos de reglas de asociación

3.7. Técnicas de clasificación avanzadas. Multiclasificadores 

3.7.1. Algoritmos de Bagging 
3.7.2. Clasificador “Random Forests” 
3.7.3. “Boosting” para árboles de decisión

3.8. Modelos gráficos probabilísticos

3.8.1. Modelos probabilísticos 
3.8.2. Redes bayesianas. Propiedades, representación y parametrización 
3.8.3. Otros modelos gráficos probabilísticos

3.9. Redes Neuronales

3.9.1. Aprendizaje automático con redes neuronales artificiales 
3.9.2. Redes Feedforward

3.10. Aprendizaje profundo

3.10.1. Redes Feedforward profundas 
3.10.2. Redes neuronales convolucionales y modelos de secuencia 
3.10.3. Herramientas para implementar redes neuronales profundas

Con una metodología practica y dinámica, te convertirás en un líder comprendiendo cómo funciona el análisis y gestión de datos”