Máster en Data Science y Business Analytics codesarrollado por Indra
DURACIÓN
24 Months
IDIOMAS
Español
PASO
Tiempo completo
FECHA LIMITE DE APLICACIÓN
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Sep 2024
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 850 / per year *
FORMATO DE ESTUDIO
Enseñanza a distancia
* online precio final - 442 €
becas
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Introducción
¡Este máster dispone de becas del 52%! Infórmate antes del 16 de febrero
Los datos facilitados en este formulario serán tratados por ”IMF INTERNATIONAL BUSINESS SCHOOL S.L.“ actuando como responsable del tratamiento, con la finalidad de gestionar y tramitar tu solicitud de información y, adicionalmente, en caso de que así lo consientas, para el envío de comunicaciones comerciales y su cesión a las entidades indicadas Puedes encontrar más información sobre el tratamiento de tus datos personales por parte de IMF, así como sobre los derechos de protección de datos que te amparan, consultando la siguiente política de privacidad.
- Con el Máster en Big Data aprenderás el conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecnología, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Big Data Analytics y Business Analytics de manera flexible.
- En el Máster en Data Science y Business Analytics se parte de los fundamentos de la ciencia de datos, aprendiendo lo necesario para ser capaces de procesar, analizar e interpretar todo tipo de fuentes de información, hasta llegar a la analítica avanzada que incluye el uso de técnicas de inteligencia artificial, en especial las que tienen que ver con machine learning y deep learning.
La respuesta a muchas de las preguntas de negocio está en datos, y cómo interpretarlos y ser capaz de tomar decisiones en base a ellos es lo que demanda el mercado. Con este programa podrás adquirir estos conocimientos sin necesidad de un background técnico.
El Máster en Data Science responde a las necesidades formativas de aquellos profesionales que sin tener un background técnico quieran introducirse en el mundo del Data Science & Big Data. Durante el mismo, se conocerán las tecnologías y herramientas necesarias para la gestión de un proyecto de Data Science & Big Data, las distintas aplicaciones en el mundo empresarial con talleres prácticos y las nuevas tendencias dentro del sector.
¿Por qué estudiar en la La Escuela de Inteligencia Artificial & Big Data?
Expertos en activo
Profesionales en activo de Indra y Minsait te enseñarán las skills y conocimientos que buscan para sus equipos
Diseña tu formación a medida
Nuestros programas se estructuran en torno a 2 ejes principales, tú perfil y experiencia profesional para que accedas al mercado profesional desde un perfil técnico (Hard tech) o de negocio (Soft Tech)
Learning by doing
Trabaja con las clouds de los principales players del sector, ecosistemas y plataformas de código abierto que dan servicio a +500 millones de personas
Acceso a prácticas
Preferencia de acceso a prácticas profesionales con un mínimo de contrataciones en prácticas por cada programa
Titulaciones
Completando este programa obtendrás una triple titulación de Máster en Data Science por IMF Smart Education, certificación profesional por Indra y Máster de Data Science por UCAV.
Estudiantes ideales
Perfiles con carrera universitaria en campos no relacionados con STEM o profesionales con al menos 3 años de experiencia en el entorno empresarial. Este programa no requiere de conocimientos informáticos ni se necesitan lenguajes de programación, dado que está centrado en la aplicación de los datos al negocio y a la toma de decisiones, una vez superadas las fases de recopilación, tratamiento y almacenamiento de datos.
Oportunidades profesionales
- Conocer las tecnologías actuales y las nuevas tendencias de los proyectos de Data Science y Big Data para ser capaz de gestionar un proyecto de este tipo.
- Iniciarse en las nuevas tendencias dentro del sector.
- Comprender las aplicaciones de este tipo de proyectos de manera sectorial con estudio de casos y talleres prácticos.
Objetivos y competencias del programa
- Conocer las tecnologías actuales y las nuevas tendencias de los proyectos de Data Science y Big Data para ser capaz de gestionar un proyecto de este tipo.
- Iniciarse en las nuevas tendencias dentro del sector.
- Comprender las aplicaciones de este tipo de proyectos de manera sectorial con estudio de casos y talleres prácticos.
Acreditaciones
Becas y Financiamiento
Admisión
Plan de estudios
Máster diseñado por un comité de expertos compuesto por doctores y profesionales en activo de empresas líderes en el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Big Data como son Indra y Minsait. Su experiencia avala la idoneidad de los estudios y las
competencias que se adquieren, ya sea para la incorporación al mundo laboral o para la mejora profesional en el sector. Este equipo de expertos, además de participar en el comité de diseño de programas formativos, colabora en la tutorización e impartición de las sesiones de máster.
Las herramientas del científico de datos
- Fundamentos de Python
- Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.
- Procesamiento de datos y visualización con Python
- Fundamentos de R
- Paquetes de R
- Procesamiento de datos y visualización con R
La ciencia de datos. Técnicas de análisis, minería y visualización
- El ciclo de vida del dato
- Calidad del dato
- Preparación y preproceso de datos
- Modelos analíticos
- Herramientas y técnicas de visualización
Estadística para científicos de datos
- Lenguaje y tratamiento de datos
- Análisis exploratorio de datos
- Probabilidad e inferencia estadística
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico
- Regresión logística, modelos restringidos de Ridge y Lasso y gradiente
Aprendizaje automático
- Herramientas para machine learning
- Técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
- Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
- Modalidades y técnicas de deep learning
- Soluciones en la nube para machine learning
Inteligencia artificial para la empresa
- Introducción a la inteligencia artificial
- Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
- Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones
- Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Sistemas de recomendación y aplicaciones
Tecnología y herramientas Big Data
- Hadoop y su ecosistema
- Spark. Fundamentos y aplicaciones
- Bases de datos NoSQL
- Plataforma Cloud
El trabajo del científico de datos: pasos y técnicas en el análisis. Storytelling
- Introducción: conceptos de data science
- Pasos en el análisis de datos
- Storytelling: poner en valor y transmitir los resultados del análisis
El proceso de aprendizaje automático: qué es y qué no es. Dónde aplicar la inteligencia artificial
- Concepto de aprendizaje automático
- Cómo conseguir que siga aprendiendo
- Casos de uso típicos
Nuevas tendencias: process mining, MLOPs, cloud
- Process mining
- Cloud
- MLOps
Trabajo de fin de máster (TFM )
Curso de Metodologías Ágiles
- Qué es Scrum y cómo aplicarlo
- El marco Scrum
- Equipos autoorganizados
- El papel de clientes y stakeholder
- Gestión ágil de productos y proyectos
- Desarrollo e integración continua
- Cómo evolucionar hacia una organización ágil
Curso de iniciación a Python
- Introducción a Python
- Condicionales en Python
- Estructuras repetitivas en Python
- Colecciones. Listas
- Funciones de cadenas
- Colecciones. Diccionarios
- Funciones
- Manejo de ficheros
- Orientación a objetos
Curso de iniciación a R
- Introducción a R
- Vectores
- Matrices
- Listas
- Data Frames
- Estructuras de control
- Funciones
Curso de inglés
Básico, Preintermedio, Intermedio o Avanzado
El alumno podrá escoger uno de los cuatro niveles.
Cuota de matrícula del programa
Galería
Sobre la escuela
Preguntas
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Metaanálisis: Saber hacer y más allá
- Amsterdam, Países Bajos
Máster en Analítica Empresarial Aplicada
- Online
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- Washington, Estados Unidos de América