Máster Universitario en Ciencia de Datos
Si has realizado este curso, ¿por qué no darnos tu opinión?. Si lo haces, estarás ayudando a miles de personas que, como tu en su momento, están intentando cambiar su vida a través de la formación. No hay mejor ayuda, para decidirse entre miles de cursos, que la opinión de una persona que ha vivido la experiencia de cursarlo, miles de personas te lo agradecerán.
Danos tu opinión detallada sobre el Máster Universitario en Ciencia de Datos. No olvides decirnos que te pareció el temario del curso, el profesorado, la accesibilidad al equipo del centro para resolver tus dudas y, en el caso de los programas online, la calidad del campus virtual.
El Máster Universitario en Ciencia de Datos se imparte en modalidad Online.
Precio
Consultar precio y becas
Posibilidades de pago
Descuento por pago al contado o Financiación en 10 cuotas SIN INTERESES
¿Por qué estudiar este programa?
En el Máster Universitario en Ciencia de Datos te preparamos para convertirte en el perfil más demandado.
• Aprenderás todos los conceptos, técnicas y herramientas actuales que necesitarás para extraer conocimiento útil a través de fuentes de información que apoye a la toma de decisiones: desde la captura, preprocesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos; hasta las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la creación de modelos predictivos y prescriptivos.
• La modalidad del máster es Online pero con clases en streaming o tiempo real, que mejora la interacción constante en cada una de las sesiones. Además, las clases se quedan grabadas en caso de que no te sea posible asistir
• Profesorado del máximo nivel con amplia experiencia profesional y docente, de los cuales muchos de ellos están actualmente desarrollando su actividad en el mundo empresarial. Perfecto balance entre perfiles profesionales y perfiles investigadores.
Prácticas
Algunas de las organizaciones con las que tenemos convenio de prácticas son:
• TELEFÓNICA
• DELONIA
• ACCENTURE
• CEPSA
• MAPFRE
• INDRA
• ARROW ECS
• ALTRAN INNOCACION
• TECHCO SEGURIDAD
• ELECNOR
• INNOTEC SYSTEM
• CAPGEMINI
• DHL
Requisitos de acceso
• Es necesario estar en posesión de una titulación universitaria.
• Se dirige a estudiantes con un perfil técnico (ingenierías TIC), cuantitativo (matemáticas, estadística) o de negocio (economía) que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, formándose de manera integral en Machine Learning, Business Intelligence, Big Data, Business Analytics y visualización.
• No es necesario tener conocimientos en programación, pero es recomendable, preferiblemente Python.
Salidas profesionales
Aprenderás las técnicas y herramientas más actuales para el tratamiento, análisis y almacenamiento de grandes volúmenes de datos: Bases de Datos NoSQL, Ecosistema Hadoop y Spark, Machine Learning, Deep Learning, técnicas de visualización, análisis de información en redes, series temporales, procesamiento del lenguaje natural, entre otras.
Cuando finalices el máster podrás trabajar como:
• Data Scientist
• Business Intelligente
• Business Analyst
• Data Engineer
• Machine Learning Expert
El objetivo principal de este Máster Universitario en Ciberseguridad es ofrecer una formación, de marcado carácter técnico y práctico, en las principales técnicas de defensa, ataque e inteligencia en ciberseguridad, así como del análisis del malware y las técnicas forenses que son críticas para obtener conocimiento sobre las amenazas cibernéticas que pueden afectar a cualquier empresa o institución.
Las principales competencias que adquirirás con este máster, entre otras muchas, son:
• Capacidad para abordar y resolver problemas analíticos aplicados en todas las áreas de la organización, utilizando los datos y los modelos con criterios científicos para llegar a soluciones innovadoras.
• Saber comprender y seleccionar la arquitectura general de sistemas de procesamiento de datos masivos mejor para cada
problema, considerando sus costes, beneficios, propiedades y compromisos.
• Ser capaces de identificar, valorar y utilizar diferentes fuentes de datos, tanto estructuradas como no estructuradas, e
integrarlas para la solución de un problema.
• Capacidad para diseñar e implantar sistemas de apoyo a la toma de decisión basados en datos, incluyendo cuadros de mando,
visualizaciones, modelos predictivos y herramientas avanzadas de inteligencia de negocio.
• Preparación y transformación de datos
• Análisis estadístico y modelos lineales
• Almacenes de datos
• Analítica escalable
• Aprendizaje automático aplicado
• Aprendizaje profundo
• Aprendizaje por refuerzo
• Presentación y visualización
• Análisis de información en grafos
• Análisis de series temporales
• Procesamiento del lenguaje natural
• Prácticas en empresa
• Trabajo Fin de Máster
Duración: 1 año
Carga ECTS: 60 ECTS