FUNDAMENTOS DE LA CIENCIA DE DATOS

Master

En Barcelona

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Lugar

    Barcelona

  • Inicio

    Fechas a elegir

Descripción

Presentación
En muchos aspectos de la vida personal y profesional, desde las compras electrónicas hasta la investigación o las finanzas, se generan grandes cantidades de datos. Estos datos, sin control ni interpretación, son solo ruido. La ciencia de datos es una nueva área profesional que quiere dar valor a estos datos a partir del análisis y la interpretación explotable. El máster de Fundamentos de la Ciencia de Datos propone dar, a partir de una información teórico-práctica, las bases algorítmicas y matemáticas para la modelización y análisis correcto de los datos, y también las competencias profesionales para enfrentarse a proyectos basados en datos. Se enfatizan las competencias con el objetivo de entender los fundamentos de los algoritmos que fundamentan la ciencia de datos, y se pretende dar la capacidad de modificar y crear algoritmos nuevos con el objetivo de adaptarse a las necesidades específicas del problema. Por eso, se incluyen aspectos que abarcan un campo muy amplio: álgebra computacional, optimización o programación probabilística, técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (deep learning), redes complejas, sistemas de recomendación, aplicación al procesamiento del lenguaje natural, series temporales, extracción de información en imágenes, soporte de las infraestructuras de procesamiento de grandes volúmenes de datos o big data.

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Barcelona
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A tener en cuenta

Objetivos El máster de Fundamentos de la Ciencia de Datos pretende dar las herramientas, los conocimientos y las competencias necesarias para garantizar el correcto desarrollo de la profesión de científico de datos. Se da relevancia a las competencias con el objetivo de entender, modificar y crear los algoritmos, técnicas y métodos analíticos y exploratorios, así como las capacidades de liderazgo y desarrollo ágil de proyectos basados en datos.

Perfil de acceso El perfil ideal del estudiante de este máster es el de graduado en Informática, Matemáticas o estudios afines, con un buen currículum académico y con interés en el campo de la ciencia de datos, con el objetivo de iniciarse en la carrera de científico de datos en el mundo empresarial o en la administración, y en sectores donde se necesitan especialistas con un alto nivel de análisis, interpretación y visualización de datos (finanzas, biomedicina, tecnologías de la información y la comunicación, etc. ) o para iniciarse en una carrera de investigación fundamentada en el análisis de datos. Independientemente de los estudios previos, es recomendable que el estudiante de este máster tenga conocimientos de programación y conocimientos básicos de cálculo, álgebra y estadística.

Requisitos específicos Pueden ser admitidos al máster los titulados siguientes: - Graduados en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística o titulaciones afines (sin complementos formativos). - Graduados en otras ingenierías o titulaciones afines, previa autorización de la Comisión de Coordinación (con complementos formativos). - Graduados en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística o titulaciones afines con titulaciones oficiales fuera del EEES (con complementos formativos). e incluyen los aspectos siguientes: - Introducción a la computación...

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Temario

Competencias
El máster cubre las competencias básicas y generales de planificación de tiempo, recursos y proyectos, trabajo en equipo, y otorga las herramientas necesarias para enfrentarse a los retos propios de la disciplina con capacidad analítica, crítica y creativa. Además, se trabajan específicamente las competencias siguientes:

- Capacidad para entender el proceso de valorización de los datos y su papel en la toma de decisiones.
- Capacidad para recabar y extraer información de fuentes de datos estructurados y no estructurados.
- Capacidad para limpiar y corregir los datos con el objetivo de crear conjuntos con valor informativo y manejables.
- Capacidad para utilizar tecnologías de almacenamiento, recuperación y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Capacidad para saber plantear hipótesis y desarrollar la intuición sobre un conjunto de datos utilizando técnicas de análisis exploratorio.
- Capacidad para aplicar de manera efectiva herramientas analíticas y predictivas de aprendizaje automático.
- Capacidad para entender, desarrollar y modificar los algoritmos analíticos y exploratorios que trabajan sobre un conjunto de datos.
- Capacidad para verificar y cuantificar la validez de una hipótesis utilizando el análisis de datos.
- Capacidad para comunicar los resultados utilizando técnicas de comunicación y visualización adecuadas.
- Conocimiento de la legislación referente a la protección y privacidad de los datos, y del código deontológico en el ejercicio de la profesión.
- Capacidad para emplear metodologías ágiles de desarrollo para proyectos de ciencia de datos.
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