Maestría en Sistemas de Información con mención en Data Science

Master oficial

Online

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Descripción

  • Tipología

    Master oficial

  • Metodología

    Online

  • Idiomas

    Castellano

  • Duración

    1 Año

  • Campus online

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

U. Hemisferios

La Maestría en Sistemas de Información, mención Data Science de UHemisferios IMF, es un programa de cuarto nivel que dota al profesional técnico, directivo o gestor, de los conocimientos, competencias y herramientas precisas para manejar, analizar e interpretar grandes volúmenes de información necesarios para alcanzar los objetivos de negocio. La maestría permite profundizar en aspectos claves como en la ciencia del dato y analítica avanzada, que combinen la capacidad analítica y la visión estrategia, y si bien se acude a perfiles técnicos o estadísticos, el diseño y contenido de esta maestría permite que los gestores y otros profesionales de la organización puedan identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos y así impulsar la estrategia, la innovación y el valor de sus empresas.

Información importante

Documentos

  • UHE_IMF_18.0_M_Data_Science_18-07-2023.pdf

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A tener en cuenta

La formación académica específica de los estudiantes de Maestría en Sistemas de Información con mención en Data Science, brinda al gestor del negocio o profesional técnico la posibilidad de: Extraer, procesar y analizar todo tipo de fuentes de información aplicando las técnicas de la ciencia de datos y las principales herramientas utilizadas actualmente en las empresas. Dominar las técnicas de la inteligencia de negocio tradicional y ampliarlas con las nuevas posibilidades ofrecidas por el big data y la inteligencia artificial. Detectar causas, patrones y tendencias mediante analítica predictiva basada en técnicas de machine learning. Diseñar experimentos y tests A/B para comprobar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos. Generar informes y cuadros de mando efectivos. Gestionar proyectos basados en big data y ciencia de datos manteniendo una interlocución adecuada con todos los perfiles del equipo. Elaborar propuestas así como impulsar y liderar iniciativas basadas en analítica avanzada en distintas áreas de negocio. Entender, crear y desarrollar nuevos modelos de negocio basados en el valor del dato. Gestionar adecuadamente el gobierno del dato con objeto de garantizar la calidad y aplicar correctamente los diferentes requisitos regulatorios (RGPD) y éticos. Adquirir visión y experiencia de los principales campos de aplicación y casos de uso que se están abordando en diversas áreas como marketing y CRM, banca y finanzas, operaciones, internet de las cosas (IoT), people analytics, etc.

Dada la naturaleza del programa, accederán titulados de tercer nivel de grado. Con carácter preferente acceden aquellos profesionales cuyos títulos pertenecen al campo amplio de las Tecnologías de Información y Comunicación (TICS) de acuerdo con la nomenclatura de títulos profesionales y grados académicos. Otros profesionales que tengan título de tercer nivel de grado en un campo amplio distinto, acreditando experiencia en el uso y aplicación profesional de tecnologías de la información y la comunicación enfocadas a la gestión de datos e información a través de bases de datos pueden acceder a la maestría

Titulación Universitaria de tercer nivel.

Completando este programa obtendrás las siguientes titulaciones: Maestría en Sistemas de Información con mención en Data Science por la Universidad Hemisferios. (Posgradro autorizado por el CES y reconocido por SENESCYT). Máster en Data Science y Business Analytics por IMF Smart Education de España. Tasas de expedición de título no incluidas. Certificación profesional por INDRA

Incluye Curso de iniciación a Python y Curso de iniciación a R. La metodología es 100% en línea, permitiendo interacciones en tiempo real entre docentes y estudiantes. A través del Campus Virtual el alumno accede de forma sencilla, amigable e intuitiva, a todos los recursos y contenidos necesarios para alcanzar el desarrollo de las competencias y destrezas necesarias. Recursos didácticos que por su diseño optimizan el tiempo y así permiten alcanzar una experiencia de aprendizaje eficaz. Siguiendo el diseño y la secuencia didáctica el alumno determina la carga y ritmo de trabajo, pudiendo en todo momento a través de la plataforma solicitar la guía y apoyo de los profesores y tutores. El modelo se completa con tutorías, clases y experiencias prácticas virtuales en tiempo real, interaccionando el alumno con el profesor para desarrollar o profundizar aspectos prácticos y relevantes del contenido de la materia. La maestría organiza las diez materias que la componen, en dos periodos académicos ordinarios de 18 semanas de duración, por lo que el alumno dispone de cinco semanas para alcanzar los objetivos de aprendizaje de cada materia. Las tutorías, clases y experiencias prácticas virtuales síncronas (en tiempo real) se imparten en jueves, viernes tarde y fin de semana.

Un asesor académico te ayudará a elegir la Maestría y/o modalidad que mejor se adecue a tus necesidades formativas garantizando, en todo momento, el éxito de la formación. Las personas que deseen matricularse en un programa de postgrado con IMF Smart Education deben pasar un proceso de admisión, debido a la exclusividad de nuestro Plan Internacional de Becas. Para una adecuada gestión del proceso de admisión, le asesoraremos en todo momento de los diferentes trámites de gestión que debe llevar a cabo.

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Materias

  • Gobierno
  • Almacén
  • Gestión de equipos
  • Estadística
  • Investigación y desarrollo
  • Toma de decisiones
  • Visualización de la información
  • Perfiles profesionales
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Gestión de clientes
  • Sistemas de información
  • Desarrollo de proyectos
  • Big Data

Temario

MAESTRÍA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN, MENCIÓN DATA SCIENCE

1. HERRAMIENTAS DEL CIENTÍFICO DE DATOS

1. Fundamentos de Python.

2. Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.

3. Procesamiento de datos y visualización con Python.

4. Fundamentos de R.

5. Paquetes de R.

6. Procesamiento de datos y visualización con R.

2. IMPACTO Y VALOR DEL BIG DATA

1. Introducción al mundo big data.

2. Inteligencia de negocio vs. big data.

3. Tecnologías big data.

4. Impacto sobre la organización.

5. El valor del dato y aplicaciones por sectores.

3. CIENCIA DE DATOS. TÉCNICAS DE ANÁLISIS, MINERÍA Y VISUALIZACIÓN

1. El ciclo de vida del dato.

2. Calidad del dato.

3. Preparación y preproceso de datos.

4. Modelos analíticos.

5. Herramientas y técnicas de visualización.

4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y VISUALIZACIÓN

1. Introducción a la inteligencia de negocio.

2. Diseño de bases de datos.

3. Estándar SQL.

4. El almacén de datos (Data Warehouse).

5. Herramientas y procesos de extracción, transformación y carga (ETL).

6. Visualización efectiva de información.

5. PLAN DE TITULACIÓN

1. Diseño e implementación de proyectos con componentes de investigación aplicada y/o de desarrollo.

2. Diseño y redacción de artículos profesionales de alto nivel.

3. Análisis de modelos prácticos para el desarrollo del examen de carácter complexivo.

6. TECNOLOGÍA BIG DATA Y SOLUCIONES EN LA NUBE

4. Hadoop y su ecosistema.

5. Spark. Fundamentos y aplicaciones.

6. Bases de datos NoSQL.

7. Plataforma Cloud.

7. ESTADÍSTICA PARA CIENTÍFICOS DE DATOS

1. Introducción a la estadística

2. Probabilidad y muestreo

3. Inferencia

4. Regresión

5. Diseño de experimentos

8. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

1. Herramientas para machine learning.

2. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado.

3. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado.

4. Modalidades y técnicas de deep learning.

5. Soluciones en la nube para machine learning.

9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA EMPRESA

1. Introducción a la inteligencia artificial.

2. Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones.

3. Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones.

4. Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

5. Sistemas de recomendación y aplicaciones.

10. BIG DATA EN LA EMPRESA

1. Estándares de gestión de proyectos.

2. Gestión ágil de proyectos.

3. Aspectos regulatorios y éticos.

4. Gobierno del dato.

11. DEONTOLOGÍA PROFESIONAL

1. Visión humanista para la gestión técnica y ética profesional.

2. Ética del servicio público frente a los riesgos de arbitrariedad y abuso del poder.

3. Responsabilidad ética frente al cuidado medioambiental y otros problemas globales.

4. Alcance de la responsabilidad.

INICIACIÓN A PYTHON

1. Introducción a Python

2. Condicionales en Python

3. Estructuras repetitivas en Python

4. Colecciones. Listas

5. Funciones de cadenas

6. Colecciones. Diccionarios

7. Funciones

8. Manejo de ficheros

9. Orientación a objetos

INICIACIÓN A R

1. Introducción a R

2. Vectores

3. Matrices

4. Listas

5. Data Frames

6. Estructuras de control

7. Funciones

METODOLOGÍAS ÁGILES. SCRUM

1. Qué es Scrum y cómo aplicarlo

2. El marco Scrum

3. Equipos autoorganizados

4. El papel de clientes y stakeholder

5. Gestión ágil de productos y proyectos

6. Desarrollo e integración continua

7. Cómo evolucionar hacia una organización ágil

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