Metodología del Máster en Data Science

Desarrolla habilidades avanzadas en Machine Learning y análisis predictivo.
Inicio: 30 Octubre
750 horas (8 meses)

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Metodología del Máster en Data Science

El Máster en Data Science y Big Data se impartirá totalmente online (e-learning) a través del Campus de IEBS, aprovechando todas las ventajas, beneficios y sinergias que las innovaciones técnicas en materia de formación online proporcionan tanto al alumno como al centro docente.

El estudio del Máster en Data Science y Big Data está totalmente estructurado y programado, con fechas de inicio y de finalización concretas. Las asignaturas en las que se estructura el Master se dividen en clases semanales en las que hay que cumplir una serie de objetivos y realizar tareas determinadas. Esta metodología de estudio exige un gran compromiso y dedicación puesto que el ritmo de estudio está planificado por el equipo docente e implica el estudio simultáneo de dos módulos.

Campus online

La metodología de estudio se realizará a través de nuestro Campus online, que utiliza las más novedosas técnicas de e-learning y las nuevas herramientas informáticas, cada vez más presentes en la vida cotidiana y empresarial.

Campus online: Es el centro neurálgico de IEBS. Además de contener todo el material de estudio, los alumnos podrán utilizar el campus para comunicarse con sus profesores y con otros alumnos, mediante la utilización de un sistema de correo interno, chats y foros. Este contacto les permitirá tejer una red de conocimiento que va más allá del simple estudio de las materias teóricas. El campus fomentará el aprendizaje colaborativo mediante la puesta en marcha de foros de debate, trabajos de investigación, etc. en aras de fomentar un hábito de trabajo organizado y de estudio innovador que potencie la actitud emprendedora del alumno y las habilidades necesarias para triunfar.

Comunidad IEBS

Desde el momento de su matriculación, el alumno pasará a formar parte de la Comunidad de IEBS, un punto de encuentro entre alumnos que fomentará la interactividad y la comunicación entre profesionales. Esta comunidad estará formada por varios organismos que potenciarán la emprendeduría de nuestros alumnos:

  • Club de Alumnos.
  • Alumni.
  • Blogs.
  • Bolsa de empleo.
  • Club del emprendedor.
  • Club de ética empresarial.

IEBS News:

El alumno tendrá a su alcance las noticias más relevantes y actuales, para mantenerle al día de las últimas tendencias y noticias del mundo empresarial. Además como comunidad de usuarios constituiremos diferentes grupos de compra para conseguir servicios empresariales y descuentos en condiciones preferentes.

Evaluación del Máster en Data Science

La evaluación del Máster en Data Science y Big Data se basa en un enfoque continuo y personalizado, con un seguimiento cercano por parte de los docentes. El objetivo principal es acompañarte durante todo el proceso de aprendizaje, asegurando que completes todas las actividades y entregas dentro de los plazos establecidos.

A lo largo del máster, se evaluarán tus contribuciones semanales, ejercicios prácticos y el progreso de tu proyecto final. Al finalizar el máster, deberás presentar y defender un Trabajo Final de Máster, que debe abordar un desafío real relacionado con el análisis de grandes volúmenes de datos y la implementación de soluciones de Big Data, como el procesamiento y análisis de datos masivos, la creación de modelos predictivos o la integración de tecnologías de Machine Learning.

Para aprobar el máster, deberás cumplir con los siguientes requisitos:

  • Aprobar al menos el 75% de los módulos (incluyendo recuperaciones, si fuera necesario).

  • Entregar y aprobar el Trabajo Final de Máster.

  • Obtener una calificación media mínima de 5 sobre 10. La evaluación final se divide en un 60% de la calificación de los módulos y un 40% correspondiente al proyecto final.

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