EMAGISTER CUM LAUDE
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UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA

Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science)

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Online
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CURSO PREMIUM
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Información importante

Tipología Curso
Metodología Online
Inicio 20/02/2019
  • Curso
  • Online
  • Inicio:
    20/02/2019
Descripción

¿Quieres adquirir competencias y habilidades en análisis, explotación, visualización y la gestión de información de datos? Si es así, Emagister te presenta este Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science), diseñado por expertos para brindar una experiencia de formación, impartido por UOC – Universitat Oberta de Catalunya.

Obtén la titulación y pertenece al grado de Ciencia de Datos Aplicada online de la UOC (Applied Data Science) la cual forma científicos de datos (Data Scientists): expertos en la captura, análisis y visualización de los datos, orientados a encontrar soluciones creativas a problemas complejos. La ciencia de datos o análisis de datos, descrita con distintos términos (Data Science, Big Data o Data Analysis) es el área que actualmente tiene mayor demanda de profesionales calificados en todo el mundo, ya que fundamenta su formación en conocimientos de programación, matemáticas y estadística y gestión, imprescindibles para desarrollar de manera creativa su actividad como científico de datos (Data Scientist) en cualquier sector y ámbito profesional.

Si te interesa conocer más sobre este curso, te invitamos a ponerte en contacto con nosotros dando click en “Pedir Información” y nos pondremos en contacto contigo.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
20 feb 2019
Online
Inicio 20 feb 2019
Ubicación
Online

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

El objetivo del grado de Ciencia de Datos Aplicada de la UOC es formar a titulados universitarios preparados para hacer frente a problemas complejos que involucren conjuntos de datos de tipología diversa, que apliquen sus conocimientos cientificotécnicos para llegar a soluciones innovadoras, que trabajen en colaboración con equipos multidisciplinares, con capacidad crítica en el análisis y la interpretación de resultados, y facilidad comunicativa en diferentes contextos.

· ¿A quién va dirigido?

Los estudios del grado de Ciencia de Datos Aplicada se dirigen a cualquier profesional que quiera adquirir las competencias y los conocimientos necesarios para trabajar como científico de datos o data scientist.

· Requisitos

- Prueba de acceso (PAU /Mayores de 25 años / Mayores de 45 años). - Bachillerato sin PAU: Bachillerato español LOE 2016 y repetidores 2017. - Formación profesional (CFGS / FP2 / MP3). - Título universitario o asimilado. Se recomienda acceder al grado de Ciencia de Datos Aplicada desde la modalidad de ciencias y tecnología del bachillerato, sin perjuicio de otras modalidades. Para cursar el grado, es conveniente tener un nivel de matemáticas equivalente al de bachillerato, así como un nivel de competencia en inglés equivalente al nivel B1 del marco común europeo de lenguas.

· ¿Qué pasará tras pedir información?

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¿Qué aprendes en este curso?

Estadística
Minería
Programación
Captura
Big Data
Álgebra Lineal
Ciencia de datos
Data scientists
Científico de datos
Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science)
Ciencia de Datos Aplicada
Applied Data Science
Programación para la ciencia de datos
Análisis y visualización de los datos
Soluciones creativas a problemas
Ciencia de datos o análisis de datos
Conocimientos de programación
Matemáticas y estadística y gestión
Cantidad de información
Extraer valor de tantos datos

Temario

  • Fundamentos de programación
  • Programación para la ciencia de datos
  • Álgebra lineal
  • Métodos numéricos en ciencia de datos
  • Probabilidad y estadística
  • Análisis multivariante
  • Introducción a la ciencia de datos
  • Fundamentos de redes y arquitecturas
  • Trabajo en equipo en la red
  • Inglés I
  • Programación en scripting
  • Diseño y programación orientada a objetos
  • Modelización y optimización
  • Modelización e inferencia bayesiana
  • Diseño y uso de bases de datos analíticas
  • Bases de datos para almacén de datos
  • Bases de datos no relacionales
  • Tipología y fuentes de datos
  • Captura y preparación de datos
  • Privacidad y seguridad de los datos
  • Minería de datos
  • Aprendizaje automático
  • Análisis en entornos de macrodatos
  • Minería de textos
  • Análisis de redes sociales
  • Diseño de interacción y diseño de interfaces
  • Visualización de datos
  • Periodismo de datos
  • Diseño y gestión de proyectos de ciencia de datos
  • Contextualización y diseño del trabajo final de grado
  • Competencia comunicativa
  • Inglés II
  • Trabajo final de grado

Asignaturas optativas
  • Iniciación a la programación
  • Iniciación a las matemáticas para la ingeniería
  • Optimización de bases de datos en entornos analíticos
  • Sistemas distribuidos
  • Infraestructuras de redes para macrodatos
  • Seguridad de sistemas
  • Aplicaciones para la toma de decisiones
  • Analítica de clientes
  • Diseño de productos de datos
  • Minería de procesos
  • Prácticas

Información adicional

El curso se imparte en catalán y castellano.