MBA en ciencia de datos y aprendizaje automático European School of Data Science and Technology - ESDST

La ciencia de datos se ha convertido en el campo profesional de más rápido crecimiento en la última década. Independientemente de la naturaleza de la industria, la ciencia de datos ha cultivado formas totalmente poco convencionales de mirar y trabajar con datos guiados por principios estadísticos y matemáticos estándar. Lo fascinante son los conocimientos profundos que obtenemos con esto: "Los datos son el nuevo combustible", como se conoce comúnmente.

La ciencia de datos y el aprendizaje automático son las palabras de moda que van de la mano. Este único programa MBA es una combinación de ciencia de datos y aprendizaje automático para permitir a los estudiantes la toma de decisiones y el análisis empresarial. El MBA es un programa de grado experiencial que se enfoca en transformarlo en un Gerente de Ciencia de Datos estratégico, impulsado por habilidades prácticas en la economía actual impulsada por datos.

Reflejos:

• Plan de estudios meticulosamente diseñado para adaptarse a las necesidades de la industria y centrado en las aplicaciones prácticas
• Entrega en línea con tutoría continua y soporte 1 a 1
• Los mejores mentores y profesores de su clase procedentes de institutos internacionales de todo el mundo.
• Proyectos en vivo guiados de diversas industrias en todos los cursos relevantes
• Asistencia de colocación
• Los proyectos se realizarán en las herramientas de análisis más populares
• Aplicación de conceptos teóricos para resolver problemas empresariales
• Exposición a las últimas tendencias de la industria
• Facultad internacional
• 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 Python, 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 : 60
• Número máximo de créditos de transferencia : 30

El programa de MBA en línea de ESDST en ciencia de datos y aprendizaje automático consta de 18 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 120 ECTS para calificar para el MBA en Data Science and Machine Learning.

1er Semestre – Fundamentos de Gestión

• MBA-101 Habilidades Gerenciales - 4
• MBA-102 Contabilidad para informes financieros - 4
• MBA-103 Gestión de marketing - 4
• MBA-104 Liderazgo de vanguardia - 4

2do semestre : kit de herramientas de datos y análisis

• MDS-101 Fundamentos de aprendizaje automático - 4
• MBA-106 Estadísticas comerciales - 4
• MBA-108 Programación para Analytics usando R - 4
• MDS-102 Métodos de aprendizaje automático - 4

3er Semestre - Aplicación y visualización de ciencia de datos

• MDS-103 Inteligencia Artificial y Robótica - 4
• MBA-110 Big Data y NoSQL - 4
• MBA-111 Gestión y almacenamiento de datos - 4
• MBA-112 Visualización de datos y narración de historias con Tableau - 4

4to semestre

• CP-101 Proyecto de Consultoría Capstone (Tesis de Maestría) - 12

Créditos totales: 60

El MBA de ESDST en Data Science & ML 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 ESDST 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 de MBA 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