Master en Data Science

Master en Data Science y Big Data

Aprovecha las oportunidades de un mercado laboral en alza y conviértete en Data Scientist

Inicio: 28 Octubre 2021
750 horas
10 meses
forma

Nº1 online Ranking CSIC

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Nº2 Ranking Iberoamericano

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Nº1 Ranking Marketing Financial Magazine

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Eduniversal Selected School

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Acreditación Serious eLearning

Serious eLearning

Emagister Cum Laude

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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.

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.

¿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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”El 93% nuestros alumnos consiguen sus objetivos y un 95% trabaja o emprende al finalizar la formación”

¿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
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Competencias del Master 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
  • Introducción a la IA y Machine Learning
  • Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
  • Ecosistemas de Machine Learning en la nube
  • Proyecto
  • 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
  • Clasificación con Naive Bayes
  • Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
  • Proyecto
  • Bases de Datos Relacionales. Fundamentos de SQL y Queries
  • Bases de Datos NOSQL
  • Sistemas de almacenamiento en la nube pública. Reporting Services
  • Proyecto: Diseño de una arquitectura de almacenamiento y principales bases de datos que la integran
  • Regresión y clasificación con árboles de decisión
  • Combinación de clasificadores: Boostrapping, bagging y boosting
  • Regresión y clasificación on random forests
  • Proyecto
  • Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
  • Fundamentos de Azure. Azure Data
  • Fundamentos de AWS
  • Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
  • Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
  • Algoritmos de agrupamiento: Kmedias y jerárquico
  • Técnicas de detección de anomalías
  • Proyecto
  • Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
  • El modelo MapReduce de procesamiento
  • Sistema de ficheros distribuidos HDFS
  • Proyecto
  • Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
  • Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
  • Tipos de Redes Neuronales y ajuste de modelos de Deep Learning
  • Proyecto
  • Arquitectura Batch y Streaming. Arquitectura Lambda
  • Gestión de recursos: YARN
  • Herramientas del ecosistema Hadoop: Hive
  • Proyecto
  • Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
  • Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
  • Deep Learning en producción
  • Proyecto
  • Configuración y MapReduce en Spark
  • PySpark: Creación BD, SparkContext, Spark streaming
  • PYSpark: Programando con RDDs
  • Proyecto
  • 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
  • Web Scrapping
  • Text mining: limpieza texto, TF-Idf, wordcloud
  • Visualización de datos
  • Proyecto
  • Modelos lógicos de PLN
  • Modelos Probabilísticos de PLN
  • Uso de la PLN
  • Proyecto

Director

Iván Palomares Carrascosa

Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science

Claustro del Master en Data Science

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

Javier Cózar del Olmo

Co-Fundador Taidy

Daniel González Medina

Co-Founder Taidy Cloud

Esther Aguilar Hervas

Service Delivery Manager en Paradigma Digital

José Cristino Fernández Pérez

Director de Unidad de Producto

Rafael Zambrano López

Data Scientist en LaLiga

Juan José Silva Torres

Data Director en Ymedia

Layla Scheli

Analista de BI, Big Data y Data Science

Iván Palomares Carrascosa

Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science

Francisco José

DevOps Architect en Axesor

Franco Ubber Scapin

Data Scientist en Naranja

Zaira Adame

Emprendedora y promotora empresarial

Paloma Romera Garcia

Consultora Senior y Arquitecto de Infraestructuras en IBM

Cristina Bellerin

IBM Z Client Architect en IBM

Álvaro Montero

BI & Analytics

Bruno Magnano Marinelli

Freelance Data Scientist. CEO en RocBird

Aitor Moreno

Responsable de Inteligencia Artificial en Ibermática

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Metodología de aprendizaje basada en proyectos transversales, colaboración y práctica con el apoyo de los mejores expertos

Experiencia

Expertos en formación online: 10 años liderando la innovación del elearning

Experiencia
Seguridad

93% de nuestros alumnos consiguen mejorar su situación al finalizar sus estudios

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Empleo

95% de nuestros alumnos está trabajando o emprende cuando finaliza sus estudios

Empleo
Liderazgo

Somos la escuela online nº1 según el CSIC y la nº2 según el ránking iberoamericano

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Innovación

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Comunidad

Somos la mayor comunidad de profesionales digitales del mundo

Comunidad

Opiniones del Master en Data Science

Modelo de aprendizaje innovador

Aplicamos el Agile Learning con sprints semanales donde el alumno tiene unos objetivos y metas que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.

  • Aprendizaje práctico por proyectos
  • Trabajo en equipo
  • Discusiones y debates
  • Seguimiento de mentores
  • Materiales de apoyo
  • Clases en directo y grabadas

Lo que necesitas es Flexibilidad pero buscas Networking y Contacto personalizado

Resumen del Master en Data Science

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

  • Próxima convocatoria

    Octubre

  • Duración

    750 horas en 10 meses

  • Créditos

    60 ECTs

  • Precio

    6.250 €

  • Financiación

    En cuotas mensuales sin intereses

  • Becas disponibles

    Hasta el 50%, infórmate y calcúlalo online

Proceso de Admisión

Realizar una entrevista personal y un Test de Aptitudes

2

Formalización de la Matrícula

3