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Master Data Science online

Conviértete en un científico de datos y accede al sector con mayor desarrollo. Metodología online. Learn by Doing. Flexibilidad y Enfoque Técnico.

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Master Data Science online - HOME

Máster Data Science online

Abierto plazo de matriculación
Edición Octubre/21

Conviértete en un científico de datos y accede al sector con mayor desarrollo. Aprende a capturar, procesar, almacenar y analizar todo tipo de datos.

Metodología ONLINE
Tú defines tu ritmo de estudio
y te evalúas cuando estés preparado

FOLLETO
+ INFORMACIÓN

COMIENZO

12 de Octubre de 2021
60 ECTS

METODOLOGÍA

Online
Learn by Doing

PRECIO

3.900 €

Introducción

Las oportunidades del análisis de datos para obtener valor para las organizaciones y encontrar nuevas aplicaciones ha hecho surgir diferentes tipos de profesionales en los últimos años. Entre ellos, el “científico de datos” (data scientist) es un profesional que debe poseer un conjunto de habilidades prácticas en la intersección del uso de herramientas de TI como bases de datos o infraestructura de procesamiento de datos, la aplicación de métodos estadísticos y de aprendizaje automático y el conocimiento de los procesos, métodos y técnicas aplicables a la obtención de valor de los datos.

En el contexto descrito, el Máster en Data Science online pretende capacitar profesionales que puedan cubrir la demanda de expertos en tratamiento de datos con un amplio abanico de conocimientos. El enfoque del máster, como se refleja en su metodología y forma de evaluación, está orientado a la práctica, es decir, a aprender el know-how de las diferentes tareas a través del uso de herramientas de aplicación en el día a día de las organizaciones.

El máster se ha diseñado para proporcionar un abanico amplio de habilidades, y para ser flexible en cuanto a la gestión del tiempo y el esfuerzo de los estudiantes.

El máster en data science se define con un temario actualizado y acorde a las necesidades del mundo empresarial. Al mismo tiempo se emplea una metodología online novedosa que mejora el proceso formativo y de tutorización haciendo que el seguimiento del alumno sea más personalizado, mejorando los resultados académicos y reduciéndose las tasas de abandono.

Al mismo tiempo se emplea una estructura formativa flexible que permite que el alumno se pueda definir su propio ritmo de aprendizaje, ajustando la carga de estudio a sus necesidades de tiempo. Una vez matriculado, cada alumno podrá realizar el máster a su ritmo y se evaluará de cada módulo cuando esté preparado, esta metodología te permite adaptar el proceso de estudio a tu situación personal y profesional.

Para finalizar, destacar, el modo de evaluación basado en prácticas y proyectos facilitando el aprendizaje “learning by doing”. Todo el proceso formativo estará tutorizado y dispondrás de profesionales en cada módulo que resolverán cualquier duda que te surja en el proceso de aprendizaje.

Qué te ofrecemos

Formación

Un máster online en data science LÍDER EN EL SECTOR, valorado entre los mejores másteres en data science, big data, machine learning y business intelligence.

Titulación

Un máster propio de una de las MEJORES UNIVERSIDADES DE ESPAÑA.

Temario

Un SYLLABUS ACTUALIZADO que se revisa en cada edición para que el alumno reciba una formación alineada con las tendencias del sector.

Tutorización

Un CLAUSTRO DE TUTORES formado por académicos y profesionales en activo, dotando al máster de un marcado carácter aplicado.

Especialización

Un máster que te formará en las principales áreas Data Science, Big Data y Business Intelligence con mayor crecimiento de empleabilidad y de negocio, con un programa que cubre de manera completa las necesidades de los profesionales de datos.

Metodología

Una METODOLOGÍA que combina las principales herramientas tecnológicas, con la utilización de casos de estudio y trabajos en grupo, y que otorga a nuestros alumnos una visión de 360º a la hora de abordar cualquier problemática.

Que te ofrecemos en el Máster Data Science online - Universidad Nebrija

A quién va dirigido

El Máster en Data Science se dirige a cualquier persona que quiera convertirse en un analista de datos y formarse de manera integral en Machine Learning, Business Intelligence, Big Data, Business Analytics y Visualización como ventaja competitiva, especializándose en cómo implantarlo técnicamente. El ámbito profesional es muy variado ya que se aplica a cualquier sector industrial y empresarial, aunque el público objetivo será personal técnico o de negocio con interés en evolucionar los procesos de clientes, operaciones e inteligencia.

Los dos perfiles al que se dirige son: (1) ingenieros y profesionales de TI que quieren especializarse en las herramientas de Big Data, Business Intelligence y Visualización (2) profesionales de diferentes áreas de negocio (finanzas, banca, marketing, administración de empresas, etc.) que quieren obtener unas bases técnicas sólidas para llevar a cabo las tareas de analista de negocio o especialista en Business Intelligence y Data Science.

Para este último perfil, se realizará una prueba de conocimientos básicos en Programación, Estadística y SQL. A los candidatos que no superen esta prueba se les proporcionará contenidos online de estudio para su preparación. De este modo se garantiza la homogeneidad del grupo y el aprovechamiento del máster.

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Temario

El estudiante debe adquirir competencias en programación para el tratamiento de datos en lenguajes utilizados profesionalmente, como podrían ser Python y R. Esto incluye la carga, limpieza y transformación de datos, así como el uso de bibliotecas y técnicas para obtener y transformar datos de fuentes diversas, incluyendo Internet. [+información]

El estudiante debe comprender los fundamentos del aprendizaje automático, y los métodos y técnicas fundamentales para el aprendizaje supervisado, no supervisado, híbrido y por refuerzo. Debe también conocer los modelos conexionistas y el Deep Learning como un tipo de modelos que tiene capacidades para aprender representaciones que son especialmente útiles para ciertas aplicaciones. Una vez dominados los aspectos generales, se introducen aspectos avanzados para aplicaciones o situaciones especiales, así como para la automatización de las tareas. [+información]

El estudiante debe comprender los diferentes modelos de almacenamiento en bases de datos y sus características de escalabilidad, sabiendo utilizar diferentes lenguajes y tipos de consultas como medio de extraer datos para las tareas de data science.

El estudiante debe conocer las diferentes plataformas para procesamiento paralelo, tales como Hadoop y Spark, así como las plataformas de este tipo para los datos en streaming o que se producen a altas velocidades. Finalmente, el estudiante debe saber seleccionar y utilizar servicios en la nube que utilizan estas tecnologías para la creación de modelos analíticos o la extracción de patrones en aplicaciones que utilizan Big Data. [+información]

Los estudiantes deben conocer las técnicas de organización y extracción de datos (ETL) de fuentes y almacenes de datos, y el uso de herramientas de Business Intelligence (BI) para la creación de informes y dashboards. El estudiante tiene que conocer las bases de la teoría de la visualización y que herramientas y lenguajes son útiles para el diseño y creación de visualizaciones para audiencias diversas. [+información]

El estudiante debe conocer los modelos y técnicas de inferencia y análisis estadístico principales, y su aplicación al análisis de redes temporales. Con ese conocimiento debe ser capaz de aplicar técnicas de análisis de redes basadas en grafos para observar estructuras en datos relacionales, encontrar patrones o contrastar hipótesis. [+información]

El estudiante debe conocer y saber aplicar las técnicas fundamentales para el tratamiento de datos en lenguaje natural, extrayendo patrones, creando modelos y analizando el texto. Esta base se utiliza entonces para ser capaz de utilizar técnicas de computación cognitiva, en muchos casos con la aplicación de técnicas de Deep Learning para el procesamiento de señales, como pueden ser imagen, video o audio, integrando técnicas y trabajando con tipos de datos específicos. [+información]

Realización de un proyecto de data science individual y original, aplicando las habilidades adquiridas en el resto de los módulos.

Metodología

El Máster en Data Science se realiza utilizando una metodología online y usando una plataforma e-learning que da soporte al alumno en todo el proceso formativo. Para el aprovechamiento del programa, es necesario partir de una base de conocimientos y habilidades, que incluyen los siguientes:

  • Fundamentos de programación básica, orientada a la programación estadística.
  • Fundamentos de estadística básica, descriptiva y contraste de hipótesis.
  • Comprensión del modelo de base de datos relacional y uso básico de SQL.

Estas habilidades quedan fuera de programa, por lo que para asegurar la adaptación de los estudiantes, se hace una auto-evaluación y un análisis personalizado para los estudiantes pre-inscritos. Se identifican los “gaps” en esos conocimientos y se tutoriza a los estudiantes para superarlos antes de entrar a las materias propias del programa. El programa se ha diseñado de acuerdo a los siguientes principios:

  • Flexibilidad: Permitir una adaptación del esfuerzo dedicado por el estudiante a sus circunstancias profesionales o personales, mediante la metodología on-line.
  • Autonomía: La metodología se basa en el aprendizaje activo y autónomo del estudiante, de modo que el profesor-tutor tiene como funciones básicas la organización de las actividades de aprendizaje y la tutorización.

La evaluación sigue el método de evaluación por portafolio. El portafolio del estudiante es una serie de trabajos prácticos que el estudiante realiza como parte de las Pruebas de Evaluación Continua (PEC) de cada asignatura.

El portafolio es un registro global que muestra el progreso, y que está personalizado al estudiante, dado que las pruebas contienen elementos abiertos que permiten adaptarlas en cierto grado a los intereses temáticos de los estudiantes, siempre que demuestren las habilidades y competencias requeridas.

El estudiante se enfrenta a las PEC de acuerdo con la secuencia de contenidos propuesta y las entrega según su plan personal de trabajo, que puede actualizar para acomodarse a imprevistos o circunstancias personales o profesionales. Los tutores-evaluadores examinan los resultados de las pruebas entregadas y añadidas al portafolio y determinan si el resultado es apto (en cuyo caso proceden a calificarlo) o si no lo es, pasando a un ciclo de mejora donde los estudiantes deben realizar trabajos adicionales para suplir las carencias anteriores. Este ciclo solo se produce una vez, de manera que el estudiante puede planificar el tiempo de acuerdo con el trabajo adicional requerido.

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Quiénes somos

Juan José Sánchez: Profesor Master en Data Science online

Juan José Sánchez

Chief Information Security Officer – Movistar+

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Abel Gonzalez: Profesor Master en Data Science online

Abel González

Director área BI y Big Data – TSD Consulting

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Daniel Burrueco: Profesor Master en Data Science online

Daniel Burrueco

Business Intelligence & Machine Learning Consultant

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Manuel Gadi: Profesor Master en Data Science online

Manuel Gadi

Cofounder & Chief Analytics Officer – SunCaged Analytics

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Jose Luis Sánchez: Master en Data Science online

José Luis Sánchez

Data Scientist – Strategy Big Data

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Alberto Oikawa: Master en Data Science online

Alberto Oikawa

CTO en Hispatec Analytics

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Calidad tanto en contenidos como en tutores
El máster cubre en profundidad todas las fases del análisis de datos y tiene una excelente calidad tanto en contenidos como en tutores.
Javier García
El máster online más técnico
El máster en Data Science es el programa online más técnico del mercado. La flexibilidad de la metodología facilita la realización del mismo mientras trabajas.
María Teresa López
Temario actualizado
El máster en data science posee un temario que se modifica año tras año para cubrir las tecnologías más disruptivas y actuales que son demandadas por la empresa.
Marta Peinado
Fórmate como Data Scientist
El máster en data science online te prepara para desarrollarte como data scientist, uno de los puestos más demandados hoy en día por las empresas.
Juan José Herrera
Metodología Learn by Doing
El máster se desarrolla a través de una metodología “learn by doing” que permite adquirir todos los conocimientos de un modo práctico.
Tomás Gómez



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