Bậc thầy về Chiến lược & Phân tích Dữ liệu
MIOTI - Tech & Business School
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Madrid, Tây Ban Nha
Ngôn ngữ
Người Tây Ban Nha
Hình thức học tập
Trộn lẫn
Khoảng thời gian
4 tháng
Nhịp độ
Toàn thời gian, Bán thời gian
Học phí
EUR 6.400 *
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
* * HỌC BỔNG 50% dành cho sinh viên cư trú tại Châu Mỹ La Tinh
Giới thiệu
Trích xuất giá trị dữ liệu từ ngày đầu tiên
Với Master in Business Analytics, bạn sẽ học từ xử lý trước dữ liệu, xác suất và thống kê, Data Scrapping, đến các thuật toán Machine Learning chính. Bạn sẽ sử dụng các công cụ như Tensorflow, Numpy, Prophet, Spark, Pandas, Keras, v.v. để có thể làm việc với bộ dữ liệu, cũng như các công cụ Business Intelligence như Qlikview và Tableau.
Cơ hội nghề nghiệp
Đây là tên gọi tương lai của bạn
Đây là một số cơ hội nghề nghiệp thú vị nhất sẽ nằm trong tầm tay của bạn sau chương trình này.
- Nhà phân tích dữ liệu
- Business Intelligence
- Chuyên viên phân tích kinh doanh
- Quản lý dữ liệu
- Tư vấn kinh doanh
Chương trình giảng dạy
Bạn sẽ học được gì trong Master in Business Analytics
Kể chuyện dữ liệu Các chiến lược kết nối phân tích dữ liệu với mục tiêu kinh doanh, phát triển các câu chuyện kết nối với các loại đối tượng khác nhau và phương pháp trình bày dữ liệu một cách sáng tạo. | Quản trị dữ liệu & đạo đức Chúng ta sẽ xem xét các phương pháp hay nhất để quản lý dữ liệu, toàn bộ trách nhiệm đi kèm với việc sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định tự động, bao gồm bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tính minh bạch. |
Chiến lược & phân tích dữ liệu Quản lý dữ liệu để đạt được lợi thế phân tích và đạt được mục tiêu tăng trưởng của chúng tôi. | Công cụ BI: Power BI, Qlikview, Tableau & Excel Chúng tôi sẽ phân tích dữ liệu bằng lớp trình bày và trực quan hóa tuyệt vời ở định dạng dễ hiểu, dễ dàng và trực quan. |
Trực quan hóa dữ liệu Làm cách nào để hiển thị các loại dữ liệu khác nhau? Những kỹ thuật nào để sử dụng? Sử dụng matplotlib, Bo mạch và seaborn cùng nhiều thứ khác. | Phân tích dữ liệu với Python Python làm khung cho chuyên gia Phân tích dữ liệu. Phát triển máy tính xách tay, sử dụng gấu trúc và numpy. Xử lý dữ liệu từ các nguồn có cấu trúc (CSV, REST, Nhật ký) và không có cấu trúc (Web). |
Các nguyên tắc cơ bản về khoa học dữ liệu Giới thiệu các khái niệm khoa học dữ liệu cơ bản. Trình bày khung tham chiếu chung. | Học máy & Học sâu Các vấn đề về phân loại. Làm thế nào để đánh giá kết quả? Làm thế nào để xây dựng các tập dữ liệu? Các thuật toán chính (knn, cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, mạng lưới thần kinh sâu, xgboost). |
Xử lý trước dữ liệu Làm thế nào để xử lý trước dữ liệu đúng cách? Áp dụng các bộ lọc, ẩn danh dữ liệu, lựa chọn thuộc tính, lấy mẫu và giảm kích thước. Xử lý trước nguồn dữ liệu ở chế độ văn bản. | Dự án cuối cùng Chủ đề có thể do sinh viên đề xuất hoặc chọn từ danh sách do MIOTI cung cấp. |
Cơ sở dữ liệu & SQL Nắm vững cơ sở dữ liệu chính và ngôn ngữ SQL, tìm hiểu các kỹ thuật mới nhất để lưu trữ, thao tác và trích xuất dữ liệu được ghi trong cơ sở dữ liệu quan hệ. |
Bộ sưu tập
Tuyển sinh
Học phí chương trình
Học bổng và tài trợ
Chúng tôi có kế hoạch học bổng MIOTI.
Chúng tôi có học bổng từ Quỹ Đại học.
Chúng tôi có học bổng từ ONCE Foundation.
Được thưởng bởi Fundae.
Bạn cũng có thể chia nhỏ khoản thanh toán mà không cần lãi suất.