¿Por qué obtener una Maestría en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales?
Nuestra Maestría en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales lo ayudará a desarrollar su experiencia profesional y obtener una Maestría en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales muy respetada. Está diseñado elevar su visión del mundo y fomentar una resolución de problemas impactante. Los entornos dinámicos de aprendizaje de UBE se adaptan a su desarrollo y éxito individual, tanto en el campus como en el mundo.
Requisitos de la maestría
Dirigido a Profesionales con título académico de tercer nivel de grado en el campo de las Tecnologías de la Información y Comunicación
Duración 1 año (2 períodos académicos)
Inversión
Valor de inversión para público en general| Valor Normal | Valor Promocional | |
|---|---|---|
| MATRÍCULA | $300 | $150 |
| Inversión del programa | $4.500 | $3.000 |
| Mensualidades (12 cuotas) | $375 | $250 |
| INVERSIÓN TOTAL DEL PROGRAMA (Matrícula + inversión neta del programa) | $4.800 | $3.150 |
Perfil de ingreso
- Ser profesional con título de tercer nivel en el campo amplio de las Tecnologías de la Información y Comunicación, debidamente registrado por el órgano rector de la política pública de educación superior y cumplir con el proceso de admisión establecido en el programa.
- En el caso de que el título de tercer nivel de grado sea obtenido en el exterior, el estudiante para inscribirse en el programa deberá presentarlo debidamente apostillado o legalizado por vía consular.
Perfil de egreso
- El Magíster en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales es un experto en el campo de la inteligencia artificial y el análisis de datos. Con una sólida formación en Redes Neuronales y técnicas avanzadas de aprendizaje automático, está preparado para enfrentar los desafíos actuales y futuros relacionados con la extracción de conocimiento y la toma de decisiones basada en datos.
- Posee un profundo conocimiento de las teorías y metodologías de la Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de minería de datos, redes neuronales y análisis estadístico.
- Analiza y evalúa conjuntos de datos utilizando técnicas de pre-procesamiento, limpieza y transformación de datos, con el fin de prepararlos para su posterior análisis con algoritmos de aprendizaje de máquinas o redes neuronales.
- Diseña, implementa y evalúa modelos de aprendizaje automático y redes neuronales, utilizando herramientas y lenguajes de programación como Python, R y Java, así como bibliotecas y frameworks como Tensor Flow, Keras, scikit-learn y pandas.
- Aplica los conocimientos adquiridos en el aprendizaje de máquina supervisado para diseñar, crear y entrenar redes neuronales artificiales, utilizando técnicas de optimización y ajuste de parámetros para obtener modelos eficientes y precisos.
- Evalúa y compara el rendimiento de diferentes modelos de aprendizaje de máquina utilizando métricas apropiadas, como precisión, recall, matriz de confusión o error cuadrático medio, para determinar la efectividad y la capacidad de generalización de los modelos.
- Utiliza los algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos y obtener modelos que permitan proponer soluciones de análisis inteligente de datos a empresas.
- Realiza investigaciones y experimentos en el campo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, aplicando métodos científicos y técnicas de evaluación para analizar y validar el rendimiento de los modelos de redes neuronales en diferentes contextos y dominios de aplicación.
- Diseña teóricamente investigaciones, seleccionando y justificando los enfoques teóricos y conceptuales que se utilizarán para abordar el problema de investigación, y estableciendo la relevancia de la investigación en el contexto existente.
- Diseña metodológicamente investigaciones, seleccionando y justificando los métodos y técnicas de recolección de datos más apropiados para abordar el problema de investigación y responder a las preguntas planteadas.
- Desarrolla protocolos de investigación detallados, incluyendo la selección de la muestra, la definición de las variables y su operacionalización, y la descripción de los procedimientos de recolección y análisis de datos.
- Conoce y aplica las normas y convenciones de la escritura científica, incluyendo la estructura y el estilo de un artículo científico, las referencias bibliográficas y el manejo ético de la información, para elaborar informes de investigación coherentes y de calidad.
