clase_1.md

→ Máster en Big Data y Machine Learning

Big Data, Machine Learning, Tensor Flow, Data Science, Data Analytics, Arquitecturas Big Data, Plataformas Big Data

Capítulo 0 - Clase 01

En esta primera clase se describen la estructura organizativa del máster, así como las diferentes normas y metodología.

Funcionamiento de las clases

• Puntualidad (No britanica, pero si aproximada)
• Liquidos y comida
• Descansos (10 minutos de descando cada 50 minutos de clase)
• Gestión del curso mediante un repositorio en GitHub de forma que todos los contenidos teorícos, prácticos y los recursos estará almace

Metodología

• Programa definido en 10 capítulos de temática relacionada.
• 1 Proyecto personal (opcional)
• Dinámicas de grupo con el fin de simular proyectos con diferentes personas
• Estructura del curso
  • 1 hora de teoría
  • 2 horas de trabajo práctico (Realización de trabajos individuales y dinámicas de grupo)
    • Trabajos individuales consistirán en procesos guiados relacionados con los contenidos del curso.
    • Trabajos en grupo con el fin de resolver problemas más complejos o para unificar trabajos realizados de manera individual
    • Trabajos en casa

Profesorado

Moisés Martínez

Bio: "Soy Doctor en Inteligencia Artificial especializado en las áreas de robótica, planificación automática y aprendizaje automático. | AI & BigData Architect in @Sngular | #Python, #Java, #BigData, #ML, #AI, #Robotics | Co-organizador de @t3chfest | Co-organizador de Madrid Google Cloud Developer group | Profe en @fictiziaescuela | Profe en @UNIRuniversidad | Google Developer Expert en Machine Learning

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