Maestría en Ciencias de datos European School of Data Science and Technology - ESDST

Hoy en día, las industrias globales están lidiando con el crecimiento de datos a un ritmo sin precedentes. Durante mucho tiempo, los datos capturados fueron en vano hasta que un buen día un genio conceptualizó el término "Ciencia de datos". Por definición, la ciencia de datos es la unión de estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático y sus disciplinas relacionadas con el fin de comprender y analizar datos para revelar conocimientos. Está impulsado por una combinación clásica de matemáticas, computadoras y racionalidad para obtener información sobre los datos. Los datos N-dimensionales que se procesan en unos pocos números resultantes que afectan las decisiones comerciales tienen más sentido que las hojas de Excel ilegibles. El hecho de que cada decisión se base en hechos y no en meras intuiciones es un deleite para todos los negocios.

Cuando tenemos los datos, necesitamos expertos que puedan descifrar los datos para ofrecer resultados interpretables. Aquí es donde surge la necesidad de científicos de datos.

El programa de maestría en ciencia de datos lleva a los estudiantes a un viaje prolífico para comprender sus componentes: estadísticas, programación y luego aprendizaje automático. Beneficiará en gran medida a las personas con la perspicacia de aprender el meollo de la ciencia de datos para transformar sus carreras en carreras altamente deseables.

Este programa permitiría a las personas obtener información sobre el proceso general de la ciencia de datos desde la etapa de recopilación de datos hasta el punto de generar información y su presentación. Los familiarizaría con las herramientas de uso común y los lenguajes de programación utilizados en la disciplina, los equiparía con los conceptos necesarios y les permitiría orientar su lógica en la aplicación de métodos adecuados de análisis de datos.

Reflejos:

1. Plan de estudios diseñado por expertos de la industria, teniendo en cuenta los requisitos de la industria
2. La conveniencia de la entrega en línea con tutoría continua y soporte 1 a 1
3. Mentores y profesores de primer nivel que vienen de institutos internacionales de todo el mundo.
4. Programa estructurado con soporte dedicado
5. Preparación de currículums y entrevistas con expertos de la industria para que estén listos para el trabajo
6. Aplicación de los conceptos aprendidos mediante la realización de proyectos en vivo sobre las herramientas populares.
7. Implementación de conceptos teóricos para resolver problemas empresariales.
8. Exposición a las últimas tendencias de la industria
9. Facultad internacional
10. Muchas empresas multinacionales están involucradas en la entrega, la tutoría y el soporte.

Algunas de las herramientas y conceptos cubiertos en este programa son:

Ciencia de datos y conceptos estadísticos, programación con R, SQL, NoSQL, inteligencia artificial, aprendizaje automático, big data, procesamiento de lenguaje natural, computación en la nube y muchos más.

ESDST ofrece reconocimiento de experiencia previa (RPE) y, por lo tanto, una licenciatura formal no es obligatoria para ingresar a este programa.

• Duración aproximada del curso : 3-4 semanas
• Créditos ECTS totales : 90
• Número máximo de créditos de transferencia : 30

El programa ESDST Online MSc en Data Science consta de 12 cursos que abarcan varios temas sobre ciencia de datos y ML. El curso está repleto de múltiples proyectos/tareas prácticas con al menos un proyecto final relacionado con la industria en el que se requerirá que cada estudiante trabaje en un problema comercial único del mundo real. La duración de cada curso será de unas 3 semanas que supondrán de 5 a 6 créditos ECTS. Los estudiantes deben completar todos estos cursos y el proyecto final para obtener un total de 90 ECTS para calificar para la Maestría en Ciencias de Datos y Aprendizaje Automático.

1er Semestre – Fundamentos – Ciencia de Datos

• MBA-106 Estadísticas comerciales - 6
• MSDS-101 Fundamentos de ciencia de datos - 6
• MSDS-102 Métodos de análisis predictivo - 6
• MSDS-103 Programación para ciencia de datos usando Python - 6

2do semestre : kit de herramientas y análisis de ciencia de datos

• MSDS-104 Programación avanzada para ciencia de datos usando Python - 6
• MBA-111 Gestión y almacenamiento de datos - 6
• MSDS-105 Grandes datos y NoSQL - 6
• MSDS-106 Técnicas de aprendizaje automático - 6

3er Semestre - Aplicación y visualización de ciencia de datos

• MBA-109 Inteligencia artificial y aprendizaje automático - 6
• MSDS-107 Procesamiento del lenguaje natural - 6
• MBA-112 Visualización de datos y narración de historias con Tableau - 6
• MSDS-108 Aplicaciones de la ciencia de datos en dominios comerciales - 6

4to Semestre – Aprendizaje Experiencial

• Proyecto de Consultoría Capstone (Tesis de Maestría) - 18

Créditos totales: 90

La Maestría en Ciencia de Datos de ESDST equipará a nuestros graduados con las habilidades y conocimientos necesarios para ayudarlos en el crecimiento de su carrera. Con un enfoque igual en conceptos teóricos y aplicaciones prácticas, el programa permite que los estudiantes comprendan la naturaleza del trabajo, las complejidades involucradas y los enfoques de soluciones viables para los problemas de la industria. Amplios proyectos comerciales, capacitación en herramientas avanzadas y orientación por parte de mentores de la industria permitirán a los estudiantes obtener una exposición de 365 grados al mundo de la ciencia de datos.

A cada estudiante de ESDS se le asigna un mentor de la industria, preferiblemente en la misma industria en la que el estudiante está trabajando o tiene aspiraciones de ingresar. El mentor guía al estudiante a lo largo del curso y le proporciona un aprendizaje experiencial de la vida real junto con el aprendizaje básico que se lleva a cabo en el programa.

Medidas de resultado primarias:

1. Desarrollar una comprensión profunda de los conceptos de ciencia de datos y algoritmos de aprendizaje automático y cómo se aplican juntos.
2. Comprender los problemas comerciales y desarrollar un enfoque para resolverlos a través de los principios de DS / ML
3. Desarrolle un enfoque para estudiar y analizar datos de manera inteligente para reducir adecuadamente los algoritmos de ML, que brindan una solución viable
4. Desarrollar las perspectivas y habilidades positivas que crean líderes gerenciales productivos y redes comerciales para crear equipos de clase mundial.
5. Ser competente en el uso de herramientas / tecnologías predominantes en la industria de la ciencia de datos.

Después de completar con éxito el programa, los roles profesionales se guiarán por el nivel de experiencia de los estudiantes y la experiencia previa.

Para los profesionales que trabajan, las vías van desde el cambio / transformación profesional desde el rol actual hasta un rol de ciencia de datos.

Para los recién graduados, el conocimiento y las habilidades desarrolladas durante el programa les permitiría postularse para puestos adecuados centrados en sus habilidades e intereses. Los estudiantes pueden apuntar a cualquiera de los siguientes roles:

1. Científico de datos / Administrador de datos
2. Consultor de ciencia de datos
3. Especialista en aprendizaje automático / Gerente de aprendizaje automático