Diplôme avancé en science des données

• Maîtrise des Technologies de Big Data et des Bases de Données: Acquérir des connaissances et des compétences pratiques dans la gestion et l’optimisation des bases de données, ainsi que dans l’utilisation des technologies et outils de Big Data, y compris Hadoop, les plateformes cloud, et les outils de visualisation de données.
• Application Pratique du Machine Learning: Comprendre et appliquer des techniques de machine learning, deep learning, et traitement du langage naturel, en se concentrant sur la validation des algorithmes et l’évaluation des modèles en utilisant des métriques clés.
• Mise en Œuvre de Modèles dans des Contextes Réels: Développer la capacité à appliquer des modèles de régression, de classification et d’apprentissage non supervisé dans des situations réelles, en optimisant leur performance dans divers secteurs industriels et technologiques.

Ce programme Diplôme Avancé en Science des Données s’adresse aux aux étudiants en informatique, professionnels souhaitant acquérir des connaissances avancées en Big Data, machine learning et analyse de données. Il est idéal pour ceux qui cherchent à appliquer ces compétences dans divers secteurs industriels et technologiques, améliorant ainsi la prise de décisions stratégique,s et l’innovation.

Module 1. Bases de Données

• Introduction au Big Data Bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL) et non relationnelles (MongoDB, Cassandra).
• Gestion et optimisation des bases de données.
• Modèles de traitement de données : MapReduce, Streaming.
• Infrastructure de Big Data.
• Analyse de données avec Python : Pandas, NumPy.

Module 2. Technologies et Outils de Big Data

• Hadoop et son Écosystème. HDFS, Yarn, Hive, Pig.
• Bases de données NoSQL.
• Plateformes de traitement en temps réel.
• Big Data dans le nuage.
• Outils de visualisation de données.
• Sécurité du Big Data: Cryptage, gestion des accès, conformité aux normes.

Module 3. Machine Learning et Modèles de Données

• Introduction à l’apprentissage machine, traitement du langage naturel (NLP) et Deep Learning.
• Techniques de validation des algorithmes : Validation croisée, Division entraînement-test.
• Métriques d’évaluation : RMSE, Précision, Rappel, Score F1.
• Équilibrage des données : SMOTE, suréchantillonnage, sous-échantillonnage.
• Modèles de régression et de classification Modèles d’apprentissage non supervisé.

LUIS CARLOS PRIETO
Architecte de l’Intelligence Artificielle Moderne
Avec une expertise approfondie en IA générative et en science des données, Luis Carlos Prieto se distingue par sa capacité à transformer des industries entières. Son expérience s’étend de la construction et de l’énergie aux assurances et aux centres de contact, le consolidant comme un visionnaire dans l’application pratique de l’IA. Actuellement, il mène l’avant-garde chez Ferrovial, définissant et développant la troisième génération de plateformes génératives, le positionnant au sommet de l’innovation technologique.

CARLOS COSCOLLANO ARRAN

Technologie Forensique et Sécurité Informatique
Carlos Coscollano Arranz, avec une solide formation en ingénierie informatique et un parcours remarquable dans l’audit de systèmes, la cybersécurité et l’analyse forensique numérique, s’est imposé comme une figure clé dans la sécurité technologique. Carlos dirige des équipes dans la recherche et la résolution d’incidents numériques, protégeant les données et les infrastructures critiques. Son expérience couvre la gestion de la cybersécurité en tant que CISO, la détection et l’enquête sur les fraudes corporatives, ainsi que l’évaluation des risques technologiques dans divers secteurs. Son engagement envers l’excellence et l’innovation se reflète dans sa capacité à diriger des initiatives avancées en technologie forensique et sécurité informatique.

VÍCTOR M. IZQUIERDO LOYOLA
Pionnier en Politiques et Stratégies de Technologie et d’Innovation dans le Secteur Public
Depuis 1977, il a centré sa carrière sur les technologies de l’information, les télécommunications et les contenus numériques, jouant un rôle crucial dans des domaines fondamentaux pour le progrès technologique. Son travail couvre la conception et la mise en œuvre de politiques publiques qui favorisent la recherche, le développement et l’innovation (R&D+i), ainsi que la gestion avancée des acquisitions TIC et des contrats électroniques dans le secteur public. En outre, il a dirigé la fourniture de programmes de formation spécialisée, l’ingénierie et l’amélioration de la qualité du logiciel, et la sécurité de l’information, y compris la cybersécurité. Son approche intégrale et multidisciplinaire a été vitale pour stimuler l’innovation et l’efficacité technologique dans le domaine public.

Modalité:
En ligne.

Durée:
280 heures de formation

Diplôme:
Après avoir terminé le cours, vous recevrez un diplôme de réussite délivré par:

• l’Institut International de Santé et Habitudes Saines.
• TEP Institute of Science and Technology