Master Online en Data Science

Master en Data Science y Big Data

Aprovecha las oportunidades del Big Data y conviértete en Data Scientist

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  • Inicio:

    26 Octubre 2023

  • Horario:

    24/7

  • Duración:

    750 horas (10 meses)

  • Metodología:

    Online

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Acreditación Serious eLearning

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¿Por qué estudiar el Master en Data Science y Big Data?

Presentación del Master

En la actualidad, las empresas tienen la necesidad de predecir el comportamiento de las personas con el fin de mejorar la interacción con las mismas. Y por este motivo, han estado almacenando datos que ahora deben ser convertidos en activos digitales de valor. 

Para esa conversión de datos a activos de valor, las nuevas técnicas de Big Data son fundamentales pues permiten una gestión masiva de datos eficiente. Además, los algoritmos de Machine Learning permiten tomar esos datos e inferir el comportamiento de las personas con una contundente probabilidad de acierto.

Con el Master en Data Science y Big Data aprenderás a utilizar las técnicas y herramientas más importantes para manejar grandes volúmenes de datos y, además, conocerás y sabrás aplicar todos los algoritmos de Machine Learning así como su uso a través de Redes Neuronales para su aplicación en entornos reales.

La figura del Data Science es un perfil altamente demandado en cualquier empresa debido a la necesidad de las organización de entender los datos recolectados y convertirlos en activos digitales de valor. Es por esto que hemos diseñado el Máster en Data Science y Big Data. 

Con este programa conseguirás una formación y dominio de todas las áreas básicas de la ciencia de datos aplicada. Aprenderás a diseñar, desarrollar, analizar y comprender de manera afinada, planes y proyectos guiados por los datos en diversos contextos. Por otro lado, los fundamentos del Machine Learning y los distintos tipos de algoritmos más usados dentro del aprendizaje supervisado y no supervisado, así como su aplicación en entornos reales.

¿A quién va dirigido?

El Master en Data Science y Big Data se orienta a los siguientes perfiles:

  • Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
  • Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Big Data y Machine Learning
  • Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
  • Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
  • Estadísticos y Matemáticos que quieran desarrollar su carrera en el mundo del Científico de Datos para Marketing
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Estos son los trabajos a los que podrás acceder con este Master

Estas son las profesiones que podrás desempeñar después de estudiar el Master en Data Science y Big Data:

  • Data Scientist
  • Chief Data Officer (CDO)
  • Arquitecto de datos

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Competencias del Master Online en Data Science

Al finalizar el Master en Data Science y Big Data serás capaz de:

  • Conocer las técnicas más actuales del procesamiento paralelo en entornos Big Data
  • Adquirir  los conocimientos necesarios de programación sobre Python, R y entornos de almacenamiento para poder operar con datos masivos
  • Aprender los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más utilizados dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como su aplicación en entornos reales
  • Conocer los distintos tipos de redes neuronales y sus usos más habituales en entornos reales

Plan de estudios

La estructura y materias del Master en Data Science y Big Data está estructurado en 17 módulos

  • Fundamentos de Python
  • Python avanzado
  • Fundamentos R
  • Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol
  • Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda
  • Introducción a la IA y Machine Learning
  • Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
  • Ecosistemas de Machine Learning en la nube
  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial
  • Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
  • Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
  • Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto
  • Clasificación con Naive Bayes
  • Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
  • Bases de Datos Relacionales. Fundamentos de SQL y Queries
  • Bases de Datos NOSQL
  • Sistemas de almacenamiento en la nube pública. Reporting Services
  • Proyecto: Creación de un dashboard de seguimiento de una campaña publicitaria
  • Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
  • Regresión y clasificación con árboles de decisión
  • Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
  • Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado
  • Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
  • MongoDB Atlas
  • Fundamentos de Azure y AWS
  • Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
  • Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
  • Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
  • Técnicas de detección de anomalías
  • Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python
  • Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
  • Sistema de ficheros distribuidos HDFS
  • El modelo MapReduce de procesamiento
  • Proyecto: Solución de Apache Hadoop en un entorno financiero
  • Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
  • Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
  • Ajuste de modelos de Deep Learning
  • Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning
  • Arquitectura Batch y Streaming. Arquitectura Lambda
  • Herramientas del ecosistema Hadoop: Hive
  • Gestión de recursos: YARN
  • Proyecto: Arquitectura distribuidora en funcionamiento
  • Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning
  • Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
  • Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
  • Deep Learning en producción
  • Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
  • Spark SQL, Dataframes y GraphX
  • PYSpark: Programando con RDDs
  • Proyecto: Procesamiento en Streaming de un Modelo de ML con Spark Streaming y MLlib
  • Personalización guiada por IA y datos. Filtrado colaborativo.
  • Recomendaciones basadas en contenido, contexto e híbridas.
  • Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación.
  • Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python
  • Web Scrapping
  • Text mining: limpieza texto, TF-Idf, wordcloud
  • Visualización de datos
  • Proyecto: Proyecto de solución integral de captura, analítica de texto y visualización de datos
  • Modelos lógicos de PLN
  • Modelos Probabilísticos de PLN
  • Uso de la PLN
  • Proyecto: Investigación detallada de un caso de estudio de NLP

Descarga toda la información del programa en PDF

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Director

Zaira Adame


Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.

Claustro del Master Online en Data Science

Estos son los profesores del Master en Data Science y Big Data

FAQs del Master en Data Science y Big Data

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Resumen del Master Online en Data Science

Duración, becas, financiación y precios del Master Online en Data Science

  • Próxima convocatoria

    Octubre

  • Duración

    750 horas en 10 meses

  • Créditos

    60 ECTs

  • Precio

    U$S 6.500

  • Financiación

    En cuotas mensuales sin intereses

  • Becas disponibles

    Hasta el 40%, infórmate y calcúlalo online

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