Maestría en Data Science

Presentación del Máster Online en Data Science

Las organizaciones empresariales acumulan cantidades cada vez mayores de datos procedentes de sus operaciones, que deben almacenar y procesar para obtener información significativa que les permita mejorar sus sistemas de producción. Esto les dará la ventaja que necesitan para superar a la competencia y alcanzar el éxito. En consecuencia, el trabajo de un científico de datos, que es responsable de examinar los datos y producir información útil, es ahora uno de los papeles más buscados en el mundo por las empresas multinacionales y agencias gubernamentales, situándose entre los 5 primeros puestos.

En el programa del Máster en Ciencia de Datos, los participantes recibirán la orientación y la formación necesarias por parte de expertos del sector para desarrollar eficazmente una carrera en este campo de rápido crecimiento. Los estudiantes aprenderán la gama de técnicas y tecnologías necesarias para la gestión exitosa de proyectos de Big Data, desde los elementos centrales de Big Data (Hadoop), procesamiento de datos (Hive, Spark, etc.), almacenamiento de datos NoSql, hasta el sector de análisis (Machine learning, construcción de modelos, visualización de datos, etc.).

El plan de estudios del Máster en Ciencia de Datos está diseñado con los siguientes componentes:

Conocimientos relacionados con la tecnología

Esta sección proporcionará una comprensión general de la estructura de Big Data y Analytics. También se explicará la idea de computación distribuida y sus ventajas, así como las principales herramientas utilizadas para procesar y estudiar grandes cantidades de datos. Además, se discutirán las herramientas necesarias que nos ayudarán a alcanzar el éxito tanto en el procesamiento como en los aspectos analíticos (Hadoop, Hive, Spark, Kafka, MongoDB, etc…).

Conocimiento del análisis

Esta parte del curso está dedicada a proporcionar los fundamentos para cualquier proyecto de analítica. Los estudiantes explorarán los dos lenguajes de programación más populares para proyectos de Ciencia de Datos: Python y R. Además, aprenderán a configurar el mejor entorno de trabajo posible para proyectos de Ciencia de Datos utilizando Jupyter y Anaconda. Además, comprenderán los principios del modelado de datos para el análisis descriptivo y predictivo, descubrirán las herramientas más utilizadas para la creación de cuadros de mando y la exploración de datos, y conocerán los diferentes algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. También aprenderán las mejores técnicas para evitar errores en el desarrollo de modelos predictivos.

La tercera área de interés es la utilización de herramientas de ciencia de datos.

Este curso se centra en la enseñanza de las librerías más significativas para el manejo de datos en memoria, centrándose principalmente en la librería pandas, que se utiliza antes que cualquier librería de modelado estadístico. A continuación, se profundizará en las librerías esenciales para la creación de modelos de Aprendizaje Automático, como scikit-learn y xgboost. A continuación, se expondrán las formas de enlazar entornos analíticos basados en Python con el sistema Hadoop Big Data. Finalmente, el curso terminará con una exploración de las herramientas de visualización científica (matplotlib y plotly) y el proceso de puesta en producción de modelos de Machine Learning, como por ejemplo mediante el uso de Apache Airflow.

El proceso de creación de un proyecto de datos a gran escala

Durante esta etapa final, el alumno aprenderá a crear un proyecto de Big Data desde cero, incluyendo su definición, diseño y desarrollo, y tendrá la oportunidad de explorar casos del mundo real para aplicarlos a su proyecto de tesis de Máster.

Es importante tener en cuenta los requisitos técnicos necesarios para ejecutar el Máster, que incluyen:
– Un sistema operativo de 64 bits.
– 15 gigabytes de espacio libre en el disco duro.
– 8 gigabytes de memoria RAM.
– Acceso a VMWare o VirtualBox.
– Un procesador Intel (los Mac M1 no son compatibles).

Objetivos del Máster

Los objetivos principales del Máster en Ciencia de Datos son:

Llegar a ser bien versado en un marco de Big Data y las herramientas que se necesitan para el manejo / utilización de datos.
Aprovechar las ventajas de Big Data a través de Data Science utilizando las importantes técnicas de un científico de datos.
Adquirir la comprensión necesaria para aplicar, examinar y hacer uso de los datos.
Formar juicios basados en el estudio de Big Data, Web Analytics y Data Science.

Salidas Profesionales del Máster

Los que terminan este programa pueden estar seguros de que están entrando en un campo que es muy buscado en el mundo profesional en este momento y se establece para tener un futuro próspero. Hay una abundancia de ofertas de trabajo que la mano de obra actual no es capaz de cumplir, como científico de datos, analista de datos, analista de grandes datos, gerente de sistemas de información de inteligencia de negocios, gerente de proyecto o analista, y empresario de las empresas basadas en el análisis de datos y productos y servicios basados en datos.

Destinatarios del Máster

Los participantes previstos para el programa de Maestría incluyen personas que aspiran a perfeccionar su competencia técnica y analítica para establecer una carrera victoriosa en el campo de Big Data o Data Science. Además, aquellos que ya poseen algunas habilidades analíticas pueden utilizar el programa para mejorar su perspicacia técnica para obtener una perspectiva global del sector de Big Data. En general, los candidatos adecuados deben tener conocimientos básicos de programación y conceptos matemáticos.

Temario

Para conocer el temario del programa académico, complete el formulario de contacto.