Características
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 | 40 ECTS |
Inicio: 20 oct. 2023 | Título emitido por Universidad Europea de Madrid |
14 semanas | Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño |
Título propio |
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Clases, eventos y masterclasses presenciales
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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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Te acercaremos a las necesidades de las empresas mediante sesiones especiales de networking y orientación
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Testimonios
Este módulo tiene como principal misión introducir a la programación con Python como lenguaje base para el resto del programa.
UA1. Intro a la programación y a Python
UA2. Funciones
UA3. Estructuras de datos
UA4. Bucles e iteraciones
UA5. Ficheros. Control de excepciones
UA6. Orientación a objetos
Este módulo tiene como principal misión introducir a las bases de datos relacionales y a SQL como lenguaje de adquisición y transformación de datos.
UA1. Intro a las bases de datos
UA2. Diagramas E/R
UA3. SQL. Lenguaje de manipulación de datos
UA4. SQL. Lenguaje de definición 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.
UA1. Introducción al Big Data y al Data Science
UA2. Fundamentos de matemáticas y estadística
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.
UA1. Bases de datos SQL
UA2. Bases de datos noSQL
UA3. Almacenamiento de grandes volúmenes
UA4. Ecosistema HADOOP
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.
UA1. Python Avanzado
UA2. Machine Learning – Aprendizaje Supervisado
UA3. Machine Learning – Aprendizaje no Supervisado
UA4. Deep Learning
UA5. Series temporales
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.
UA1. Fundamentos de la Visualización de Datos
UA2. CARTO
UA3. Tableau
UA4. Power BI
UA5. Preparación certificación Power BI
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.
UA1. Productivización del código
UA2. Ecosistema Apache Spark
UA3. Data Science 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.
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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Elegir que estudiar es una de las decisiones más importantes, por ello disponemos de un proceso y un equipo asesor que te ayudara a guiarte en este camino. En 3 pasos puedes convertirte en un alumno de la Universidad Europea.
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Iniciar tu proceso llamando a 917407272 o puedes realizar la "solicitud de admisión" en el enlace que encontraras más abajo.
2
Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.
3
Entregar la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.
El proceso de admisión no supone ningún coste para el candidato ni compromiso alguno hasta la formalización de la reserva. ¡Ponte en contacto con nosotros!
Borja Mauricio Fourquet Maldonado
Graduado en Ingeniería por la Universidad Autónoma de Madrid, cursó un Máster en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital en la Universitat Politècnica de València. En la actualidad trabaja como Data Scientist en Making Science.
Adrián Vega Delgado
Graduado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación por la Universidad Carlos III de Madrid. Trabaja como Data Science en Making Science.