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El Máster en Data Science es una formación para aprender a desarrollar proyectos basados en datos, con las tecnologías más utilizadas y demandadas en la actualidad. Un bootcamp tanto para profesionales en big data, ciencia de datos o business intelligence, como para aquellos interesados en reenfocar su trayectoria profesional.
Además, contarás con los fundamentos teóricos necesarios para argumentar los resultados y decisiones que se extraigan de los análisis realizados y con los conocimientos necesarios para realizar los proyectos de principio a fin. Conocerás también la forma de trabajo de un equipo de datos prototípico, de forma que puedas integrarte perfectamente en equipos ya formados.
| Semipresencial | |
| Alcobendas | 14 semanas + TFM y prácticas, 60 ECTS |
Inicio: 18 oct. 2024 | Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño |
| Título que recibirás: Diploma de Especialización en Data Science-Blockchain |
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El Máster combina contenidos digitales y flexibles (30%) junto con formación práctica y experiencial en nuestro Campus (70%).
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Al finalizar, te llevarás tu proyecto bajo el brazo y estarás preparado para trabajar en tu nueva profesión.
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14 semanas, 4 formas de aprender, 1 único objetivo
Clases en streaming que podrás seguir en directo desde donde quieras, con interacción real time, cámaras, micrófonos 360 y pizarras inteligentes
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Clases, eventos y masterclasses presenciales
Actividades con empleadores y orientadores para encaminar tu futuro profesional
Learning by doing
De principio a fin, el Bootcamp está centrado en el aprendizaje “doing”
Aprenderás y trabajarás casos prácticos de aplicación real a empresas
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Testimonios
Álvaro Sánchez
Director del Programa
Este módulo tiene como principal misión introducir a la programación con Python como lenguaje base para el resto del programa.
Este módulo tiene como principal misión introducir a las bases de datos relacionales y a SQL como lenguaje de adquisición y transformación de datos.
El objetivo de este módulo es introducir a los conceptos de Big Data y Data Science, de dónde salen esos grandes volúmenes de datos y por qué la necesidad de analizarlos y el auge de estas disciplinas. Además, sentaremos las bases matemáticas y estadísticas que nos permitirán comprender más adelante los tipos de análisis que se realizan en proyectos de Data Science.
Todo proyecto de datos comienza precisamente con los datos. Este módulo tiene como objetivo capacitar al alumno en las alternativas existentes para almacenar los datos según el volumen con el que se trabaje, y en los instrumentos más sencillos para ingestar los datos en ellas.
La analítica avanzada es la pieza fundamental de todo Data Scientist. Este módulo tiene como misión principal explicar y poner en práctica los distintos tipos de analíticas de Machine Learning, Deep Learning y/o series temporales que podemos aplicar y los casos de uso que posibilitan.
Además, se verán en detalle las limpiezas y transformaciones que puede ser necesario aplicar a los datos para prepararlos para estos análisis.
Dentro de las técnicas de análisis avanzado, llevan tiempo cogiendo importancia las redes neuronales artificiales. Este módulo tiene como misión explicar y aplicar esta tecnología
De poco sirve una analítica o proyecto de Data Science muy trabajado si no somos capaces de presentarlo de forma adecuada. Este módulo se centra en otro de los pilares de la Ciencia de Datos, la visualización de datos, desde los fundamentos teóricos a la construcción de gráficas y dashboards usando las herramientas más importantes del sector.
Muchos de los proyectos de Data Science se realizan en modo prueba de concepto. Otros, sin embargo, serán proyectos recurrentes o productos. Este módulo tiene como misión capacitar al alumno en los pasos extra y herramientas que pueden utilizarse para productivizar estas pruebas de concepto, como asegurar el código frente a errores o problemas de seguridad, o ejecutarlo en la nube.
Elaboración de un proyecto integral de datos que sea el producto de una empresa potencialmente real.
El proyecto se realizará durante todo el curso, aplicando lo aprendido a cada módulo al caso de uso elegido.
Masterclasses de referentes de datos en activo, para que el alumno conozca de primera mano casos de uso reales en empresas de diferentes sectores.
Alternativa a las prácticas en empresa, profundizamos en uno de los casos más comunes de análisis de datos, el análisis de datos de la web.
Alternativa a las prácticas en empresa, profundizamos en cómo formar parte y/o gestionar un equipo en la empresa moderna.
Trabajo de fin de máster. Profundiza en lo aprendido realizando un proyecto de inicio a fin en un caso de uso real.
Adquiere tu primera experiencia en empresas del sector.
Los profesionales de Making Science compartirán contigo su experiencia y las últimas innovaciones, lo que será clave en tu proceso de preparación para ser un profesional competitivo.
El partner es Making Science, consultora líder en Marketing Digital y Tecnología, cotizada en la Bolsa de Madrid. Santander, Carrefour, L’Oreal, Decathlon, Iberdrola… Sus clientes son líderes en sus respectivos sectores. La compañía tiene presencia en España, Reino Unido, Estados Unidos, Portugal, Francia, Irlanda, Italia, Colombia y México.
Según un informe realizado por LinkedIn, el perfil de Data Scientis ha crecido un 46,80% respecto al año pasado para incorporarse a sectores tan estratégicos como la Banca, las Telecomunicaciones o la Investigación. Según la misma fuente, la demanda de profesionales en Data Science ha aumentado un 650% desde 2012, y la tendencia continúa al alza.
En 2020, Data Science se colocó como la segunda posición más demandada, subiendo 4 puestos desde el año pasado (Informe 2020 EPYCE)
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