Madrid,Online
Descripción
- Visión de extremo a extremo del dato: captura, almacenamiento y procesamiento con Big Data, y salto a la analítica avanzada en Python. Se trabaja con datos estructurados y no estructurados.
- En preprocesamiento se cubren tareas clave como limpieza, anonimización, reducción de dimensionalidad y selección de atributos. También se entrena la visualización con herramientas como Matplotlib y Seaborn.
- Machine Learning aplicado, sin quedarse en teoría: construcción de datasets, algoritmos de clasificación y evaluación de resultados. La idea es aterrizarlo en problemas reales de negocio, desde el principio.
- Predictive Analytics para escenarios habituales: series temporales, detección de anomalías y predicción en casos reales. Se incorporan librerías como Prophet y herramientas de modelado como Tensorflow.
- La parte de MLOps recorre el ciclo completo, desde desarrollo del modelo hasta implementación y gestión en entornos productivos. Así se entiende qué cambia cuando un modelo pasa a producción.
- Experiencia muy práctica con un proyecto final en grupo, basado en una temática elegida o propuesta por empresas colaboradoras. El proceso de admisión incluye entrevista y prueba de nivel para asegurar encaje.
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Lo que aprenderás
- Fundamentos de Ciencia de Datos y toma de decisiones: verás los conceptos clave y el marco de referencia de la disciplina. Se cubre cómo estructurar un análisis, definir el problema y plantear preguntas respondibles con datos.
- Estadística aplicada al análisis de datos con descriptiva e inferencial para interpretar resultados con criterio. Incluye contrastes de hipótesis y análisis de varianza para validar ideas y comprobar si las diferencias son significativas.
- En análisis y procesamiento con Python se utiliza Python para trabajar con datos estructurados y no estructurados. Trabajarás con Pandas y Numpy para manipular tablas, transformar datos y realizar operaciones numéricas.
- Preprocesamiento avanzado centrado en limpieza y anonimización de datos antes del análisis. Se cubre reducción de dimensionalidad y selección de atributos, pensando en datasets incompletos, con ruido o variables poco útiles.
- Visualización para comunicar hallazgos con herramientas como Matplotlib, Seaborn y Bokeh. Incluye creación de gráficos para explorar patrones, detectar tendencias y explicar conclusiones a perfiles técnicos y no técnicos.
- Se cubren áreas de escalado y despliegue del trabajo con datos. Incluye arquitecturas batch y streaming, visión de Big Data, bases de datos y SQL, además del ciclo completo de MLOps en producción.
Opiniones destacadas
Eduardo Tremps
Reseña de 
5 ⭐⭐⭐⭐⭐
20/07/2023
Hice el master completo de Data Science. La verdad es que muy bien, conocí a gente estupenda y aprendí un montón. Yo lo tuve que compaginar con el trabajo, me habría gustado tener más tiempo para profundizar en todo. Se ven cosas muy interesantes y pude aplicar varias cosas que aprendí a mi tabajo (...
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Ignacio
Reseña de
5 ⭐⭐⭐⭐⭐
05/11/2025
Grandes profesionales. Incluso teniendo experiencia laboral de IA generativa, me llevo una formación muy sólida. Los profesores me parecieron muy buenos con un buen balance de teoría y práctica.
Juan Carlos Pérez Folla
Reseña de
5 ⭐⭐⭐⭐⭐
20/12/2023
Buenísima experiencia, lo mejor las personas que forman la familia MIOTI (compañeros, profesores, staff,...)
Sobre MIOTI
MIOTI Tech & Business School es una escuela pionera en España en formación en tecnología, ciencia de datos e innovación digital. Ofrece programas bootcamp, másteres y cursos online con metodologías ágiles y docentes del sector. Su modelo combina aprendizaje por proyectos, mentoría profesional y conexión con empresas tecnológicas. MIOTI destaca por preparar perfiles altamente demandados en áreas como inteligencia artificial, big data y product management.
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Fuente: mioti.es
Actualizado: 30 diciembre 2025