Características

Con Curso Data Science te formarás en todas las etapas del flujo completo de los datos, desde su extracción a su análisis y representación. Profundizarás en los lenguajes de programación, técnicas y herramientas de desarrollo de proyectos de Data Science más actuales y completas.

El curso en ciencia de datos está orientado a convertirte en un profesional en la extracción de información útil y de valor del dato, líder en una de las profesiones más demandadas del mercado.

Online con clases en directo	Español
Inicio: 30 oct. 2023	12 ECTS
Título emitido por Universidad Europea de Madrid	3 meses	Título propio	Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño

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¡Un 25% de descuento hasta el 15 de junio!

Consulta las bases

Incluye un certificado en Data Science de la IBM Skills Academy

Este curso te da acceso a un certificado en Data Science y a contenido exclusivo de la IBM Skills Academy.

¿Por qué estudiar nuestro Curso Data Science online?

Aprenderás a capturar, procesar, almacenar, analizar y productivizar todo tipo de datos, convirtiéndote en un especialista en combinar la analítica y la estrategia con la parte técnica, para extraer información de valor de los datos.
Programarás con Python y SQL, aplicarás técnicas de Machine Learning, Deep Learning, IA y Visualización de Datos (Power BI).
Obtendrás el certificado Data Science Practitioners Course de la IBM Skills Academy (material y acceso al examen incluido) y te prepararás para el Data Analyst Associate de Microsoft Certified.

Contenido completo

Aprenderás a interpretar y mostrar de manera visual tanto los datos crudos como los resultados de análisis, utilizando diferentes técnicas y herramientas de Visualización de Datos.
Desarrollarás las habilidades necesarias para construir un producto de Data Science.
Realizarás un proyecto completo y real de datos de principio a fin.

Aprendizaje experiencial

Contarás con un claustro formado por profesionales en activo, de empresas como SIEMMENS, Telefónica o Vodafone.
Conocerás a profesionales de empresas muy punteras, que te ayudarán a ampliar tu red de networking y compartirán de primera mano las necesidades de las empresas por perfiles de Data Scientist y sus experiencias en casos de uso pasados.

253%

Crecimiento de oferta laboral

Según Indeed, las ofertas laborales para posiciones de Data Scientist creció un 253% entre 2014 y 2019.

millones de puestos para 2025

Según informes de la Comisión Europea, se estima que habrá 13 millones de empleos entre Big Data y Data Science para 2025.

38.700 €

Salario medio elevado

El salario medio de un Data Scientist es de 38.700 € brutos por año (alrededor 2.100 € netos por mes).

Herramientas

Flexibilidad

Docencia 100 % Online con clases virtuales en directo que quedarán grabadas por si no puedes asistir o quieres verlas de nuevo.

Cerca de ti

Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.

Aprendizaje experiencial

Obtén una formación integral, basada en un aprendizaje mediante casos reales unido a un aprendizaje teórico-práctico.

Descubre cómo es la metodología online que utilizamos en la Universidad Europea para nuestros programas online.

Salidas profesionales del Curso en Data Scientist

Según LinkedIn, la demanda de profesionales en Data Science ha aumentado un 650% desde 2012, y la tendencia continúa al alza, con la reciente pandemia de COVID como catalizador para la digitalización de multitud de empresas, aumentando aún más la demanda de profesionales del dato. Además, el perfil de Data Scientist es uno de los perfiles profesionales mejor pagados, incluso en posiciones de poca experiencia laboral requerida. Algunos de los puestos:

Científico de datos

Arquitecto o ingeniero de datos

Arquitecto de Big Data

Data Scientist Manager

Data Strategy

BI Analyst

Qué vas a estudiar y cómo empezar

Plan de estudios

Descubre cuales serán tus asignaturas

TARJETA Caja1 MU Big Data Analytics Online

Admisiones

Todo lo necesario para formar parte de la UE

TARJETA Caja 2G MU Big Data Analytics Online

Programa de becas y ayudas

Queremos ayudarte. Si quieres estudiar en la Universidad Europea, tendrás a tu disposición una amplia selección de becas propias y oficiales.

Consultar becas

Estructura del plan de estudios

Estudia de manera práctica, a distancia y a tú ritmo. Conviértete en un experto de la extracción y análisis de valor del dato, de la mano de los líderes profesionales del sector.

Módulo 1. Introducción y fundamentos de la ciencia de datos (2 ECTS)

UA1. Introducción al Big Data y al Data Science

¿Qué es el Big Data?
Las 5Vs
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Fuentes de Datos

UA2. Fundamentos de matemáticas y estadística

Estadística básica
Cálculo de KPIs básicos con Python

Módulo 2. Ingesta y almacenamiento de datos (3 ECTS)

UA1. Bases de datos SQL y noSQL

Bases de datos SQL
¿Qué son las bases de datos noSQL?
MongoDB
ElasticSearch

UA2. Almacenamiento de grandes volúmenes

Almacenamiento en la nube
Sistema de archivos HDFS

UA3. Ecosistema HADOOP

Paradigma MapReduce
Apache HIVE
Gestor de recursos YARN

Módulo 3. Tratamiento y análisis de datos (5 ECTS)

UA1. Python Avanzado

ETLs con python
Pandas, Numpy y librerías de tratamiento de datos

UA2. Machine Learning – Aprendizaje Supervisado

Introducción al ML
Técnicas de aprendizaje supervisado: Clasificación
Técnicas de aprendizaje supervisado: Regresión

UA3. Machine Learning – Aprendizaje no Supervisado

Técnicas de aprendizaje no supervisado: Clustering
Técnicas de aprendizaje no supervisado: Sistemas de recomendación
Técnicas de aprendizaje no supervisado: Extracción de variables

UA4. Deep Learning

Introducción al Deep Learning
Técnicas de Redes neuronales

UA5. Series temporales

Modelos ARIMA

Módulo 4. Visualización de datos (2 ECTS)

UA1. Fundamentos de la Visualización de Datos

¿Qué es la visualización de datos?
Tipos de visualizaciones
Storytelling
¿Qué es el Business Intelligence?
Herramientas de Visualización de Datos

UA2. Power BI

Ingesta y tratamiento de datos
Modelado Avanzado de datos
Creación de cuadros de mando
Publicación en la web y el servicio Power BI

Calendario lectivo

Consultar

Álvaro Sánchez Pérez

Especializado en Big Data y Visualización de Datos. CTO en Telefónica Tech – LUCA Big Data. Muy técnico, pero con una rama artística y de negocio. Lidero el desarrollo end2end de varios productos IOT y Big Data, trabajo que compagino con ser profesor en varias universidades, en grado y posgrado, y dar alguna charla en eventos.

Javier Villar Gil

Graduado y Máster en Ingeniería Informática con especialidad en Sistemas Distribuidos y Big Data. Desde el comienzo de mi carrera profesional he estado ligado a proyectos de tratamiento de datos e información, desde un perfil inicial full-stack hasta la actualidad en un rol más especializado en Data Engineer. Participo en varios proyectos como responsable de la parte de tratamiento de datos, implementación de procesos ETL y analítica de los mismos.

Nuestro modelo educativo

Desde la Universidad Europea apostamos por aprendizaje que te prepare para las necesidades del mundo profesional. Gracias a nuestra metodología podrás adquirir los conocimientos, destrezas, habilidades y competencias que faciliten la máxima empleabilidad en mundo global.

Grado en Diseño Gráfico y Multimedia - online

Aprendizaje experiencial

El estudiante aprende haciendo, sin acción no hay aprendizaje.

MU Big Data Analytics MBI online aprendizaje 2

Aprendizaje significativo

El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.

Máster Universitario en Dirección y Gestión de Tecnologías de la Información. MBA TI - online

Aprendizaje colaborativo

El estudiante experimenta la sensación de “aprender juntos”, ya que se ve motivado para lograr su propio aprendizaje y acrecentar también los logros de los demás.

Aprendizaje profesional

El docente actúa como orientador y guía del aprendizaje hacia una aplicación profesional.

Aprendizaje constructivo y por descubrimiento

El estudiante explora para acceder a los conceptos. Esto le permite construir estructuras cognitivas a partir de la comparación, relación y reordenación de los nuevos conceptos.

Aprendizaje autónomo

El docente fomenta que los estudiantes aprendan por sí mismos. El estudiante se concibe como un agente activo y cooperativo, protagonista de su propio aprendizaje.

Aprendizaje individualizado

El docente atiende a la diversidad y a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, ajustando las actividades formativas a las necesidades de los estudiantes.

Aprendizaje creativo

El desarrollo de la creatividad y la manifestación de la propia iniciativa hacen percibir el conocimiento como algo abierto que siempre es posible comprender desde otros ángulos.

Flexibilidad

Planificación completa: dispondrás desde el principio de toda la organización de tus estudios.
Clases virtuales en directo, adaptadas al horario laboral. Quedarán grabadas por si no pudiste asistir o quieres volver a verlas.
Campus virtual intuitivo y dinámico, podrás acceder desde cualquier dispositivo.

Cerca de ti

Docente experto de cada asignatura, vinculado al ámbito profesional. El docente impartirá las clases, te guiará durante esta asignatura y evaluará tu experiencia formativa
Tutor de acompañamiento: es la persona que te acompañará durante todo tu programa. Te ayudará a organizar tu tiempo, te orientará y guiará con el fin de que logres tus objetivos.
Centro de Atención al Estudiante: disponible las 24 horas a través de un chat y un teléfono para resolver cualquier duda técnica de la plataforma.

Aprendizaje experiencial

Todas nuestras actividades formativas están dirigidas a facilitar que adquieras conocimientos, habilidades, destrezas y competencias profesionales.

Acceso

Perfil de nuevo ingreso

Estudiantes y profesionales junior que buscan vías para orientar y desarrollar su carrera en el ámbito del Big Data y el Data Science.
Profesionales del sector programación que quieran complementar su conocimiento en temas específicos del ámbito de los datos.
Profesionales de los sectores de estadística y matemáticas que quieran aprender técnicas de programación y herramientas que les permitan aplicar sus conocimientos a proyectos de datos.
Profesionales de otros sectores tecnológicos que quieran reorientar su carrera hacia el Big Data y el Data Science.

Proceso de admisión

El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado online en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:

Documentación

Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.

Formulario de admisión.
Documento legal de acceso a la titulación elegida.
Fotocopia de tu DNI.
Curriculum vitae.

Prueba de acceso

Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.

Test de evaluación competencial.
Entrevista personal.
Prueba de evaluación de idioma (si procede).

Reserva de plaza

Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago.

Domiciliación bancaria.
Tarjeta de crédito.
Pago virtual.

Programa de becas y ayudas

Queremos ayudarte. Si quieres estudiar en la Universidad Europea, tendrás a tu disposición una amplia selección de becas propias y oficiales.

Normativa de transferencia y reconocimiento de créditos

Consultar

Calidad académica

La Universidad Europea cuenta con un amplio abanico de reconocimientos que avalan su calidad académica. En concreto, cuenta con algunos de los siguientes prestigiosos galardones, como por ejemplo: el Sello de Excelencia Europea 500+, Quali-cert o Madrid Excelente. En el rating internacional de acreditación QS Stars, la Universidad Europea ha obtenido un total de cuatro estrellas sobre cinco. Este sistema de acreditación externo determina el nivel de excelencia alcanzado por las universidades en varias áreas. La Universidad Europea ha conseguido la máxima puntuación de cinco estrellas en Empleabilidad, Docencia, Instalaciones y Responsabilidad Social del rating.

Consultar

Sistema interno de garantía de calidad

Accede a la documentación del SGIC:

SGIC SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD

Normativa de la universidad

Consultar

Postgrado de experto universitario en Data Science Online

Características

Incluye un certificado en Data Science de la IBM Skills Academy

¿Por qué estudiar nuestro Curso Data Science online?

Crecimiento de oferta laboral

millones de puestos para 2025

Salario medio elevado

Herramientas

Metodología online

Salidas profesionales del Curso en Data Scientist

Científico de datos

Arquitecto o ingeniero de datos

Arquitecto de Big Data

Data Scientist Manager

Data Strategy

BI Analyst

Titulaciones relacionadas

Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial

Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)

Máster Universitario en Ingeniería de Organización, Dirección de Proyectos y Empresas

Qué vas a estudiar y cómo empezar

Programa de becas y ayudas

Estructura del plan de estudios

Módulo 1. Introducción y fundamentos de la ciencia de datos (2 ECTS)

Módulo 2. Ingesta y almacenamiento de datos (3 ECTS)

Módulo 3. Tratamiento y análisis de datos (5 ECTS)

Módulo 4. Visualización de datos (2 ECTS)

Calendario lectivo

Claustro

Nuestro modelo educativo

Flexibilidad

Cerca de ti

Aprendizaje experiencial

Acceso

Perfil de nuevo ingreso

Proceso de admisión

Documentación

Prueba de acceso

Reserva de plaza

Empieza aquí

Normativa de transferencia y reconocimiento de créditos

Calidad académica

Sistema interno de garantía de calidad

Normativa de la universidad

Servicios al estudiante