Intensiv Master i datavitenskap

Nuclio Digital School

Programbeskrivelse

Les den offisielle beskrivelsen

Intensiv Master i datavitenskap

Nuclio Digital School

Gode ​​beslutninger er alltid basert på data

Utvikle din ekspertise innen datalogi ved å utnytte virkelige datasett og læring fra industrieksperter med en Python-basert læreplan. Behandle de relevante verktøyene og teknikkene for å løse virkelige forretnings problemer og fremme din karriere i dag.

Få virkelige resultater

Vår karriere team hjelper deg med å identifisere dine sterke sider, forfine dine mål og koble deg til de mer enn 200 Nuclio-partnerne for å gjøre dine profesjonelle ambisjoner til en realitet.

Ekspertvitenskap

Løs problemer sammen med studenter med høy ytelse med ulik bakgrunn i vitenskap, dataanalyse, ingeniørfag, matematikk og mer. Lag meningsfulle forbindelser, møt potensielle arbeidsgivere og bli med i et samfunn av livslang elever.

Begreper, plattformer og teknikker i kurset.

  • Programmering: R, Python
  • Datavisualisering: ggplot2, sjøbunn, matplotlib
  • Inferensiell statistikk,
  • Sannsynlighetsfordelinger,
  • Regresjonsanalyse
  • Klassifikasjonsalgoritmer
  • Gruppering og anbefaling.
  • Kommunikasjonsevner: De er avgjørende for å forklare og visualisere alt som ble lært før.
  • Data laboratorier
  • Endelig prosjekt

Grunnlag for datavitenskap: Python og statistikk

Studentene er direkte innlemmet i en Python-basert læreplan der vi undersøker og lærer beste praksis i statistisk analyse, inkludert frekvenistiske og bayesiske metoder. Ved å bruke programvareteknikk beste praksis og programmering i par med jevnaldrende fra ulike bakgrunner, master studentene de grunnleggende begreper for datavitenskap.

  • introduksjon
  • Installere vårt arbeidsverktøy
  • En introduksjon til prediktiv analyse og maskinlæring
  • Datasensing

Maskinlæring og real case studies

I den andre blokken begynte vi å fordype oss i maskinlæring, og jobbet på virkelige problemer med klassifisering, regresjon og gruppering ved hjelp av strukturerte og ustrukturerte datasett. Vi vil oppdage biblioteker som scikit-lær, NumPy og SciPy, og bruk ekte casestudier for å integrere vår forståelse av disse bibliotekene i virkelige applikasjoner.

  • Datahåndteringsoperasjoner
  • Grunnleggende begreper statistikk for prediktiv modellering
  • Lineær regresjon med Python
  • Logistisk regresjon med Python
  • Clustering og klassifisering
  • Tilfeldige trær og skoger

Naturlig språkbehandling og datavisualisering

I vår tredje blokk legger vi til naturlige språkbehandlings- og anbefalingssystemer til vår kjennskap til datavitenskap. Vi lærer behandling av åpen kildekode store data, og fullfører blokken ved å perfeksjonere kunsten med visualisering og kunnskap om data. På slutten av denne blokken må studentene være godt bevandret i konseptkunnskap og klar til å gå i gang med uavhengige prosjekter.

  • Vector Support Machines
  • K Nærmeste naboer
  • Anbefalingssystemer
  • Analyse av hovedkomponenter
  • Introduksjon til nevrale nettverk og dyp læring med TensorFlow
  • Bli med R og Python kode med rpy2 biblioteket

Capstone prosjekt og forberedelse til arbeidsmarkedet

For å fullføre vårt nedsenkningsprogram, jobber studentene uavhengig av et anvendt datavitenskapsprosjekt som er unikt for deres interesser eller karriereforutsetninger i et Capstone-prosjekt. Disse prosjektene gjenspeiler settet av tekniske ferdigheter som studentene har lært gjennom hele kurset og demonstrerer sin kompetanse og evne som virkelige datavitenskapere.

I 2020, anslagsvis 1 million nye digitale og teknologiske jobber i Europa.

Profilvitenskapens profil vil være en av de mest relevante for produktiviteten til selskapene, og gir den nødvendige informasjonen til disse for å kunne ha fordel over konkurrentene.

Denne skolen tilbyr programmer i:
  • Spansk


Sist oppdatert December 6, 2018
Varighet og pris
Dette kurset er Campusbasert
Start Date
Studiestart
April 23, 2019
Duration
Varighet
16 uker
Deltid
Price
Pris
5,900 EUR
Information
Deadline
Locations
Spania - Barcelona, Catalonia
Studiestart : April 23, 2019
Søknadsfrist Kontakt skolen
Studieslutt Kontakt skolen
Dates
April 23, 2019
Spania - Barcelona, Catalonia
Søknadsfrist Kontakt skolen
Studieslutt Kontakt skolen