Máster en Data Science + 60 Créditos ECTS
Master
Online
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Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
En un mundo cada vez más impulsado por datos, el Máster en Data Science + 60 Créditos ECTS se presenta como una oportunidad inigualable para adentrarte en uno de los sectores con mayor crecimiento y demanda laboral. La ciencia de datos no solo transforma la manera en que las empresas toman decisiones, sino que también redefine industrias enteras mediante el uso de tecnologías avanzadas como Machine Learning, Python y análisis de datos. Este curso está diseñado para proporcionarte las habilidades necesarias que te convertirán en un experto capaz de extraer, procesar y visualizar datos de manera efectiva. Aprenderás a manejar herramientas esenciales como SPSS y Tableau, y te sumergirás en el mundo del Big Data y la inteligencia artificial. Al optar por esta formación, podrás destacarte en el mercado laboral, accediendo a puestos altamente valorados y bien remunerados. ¡Da el primer paso hacia un futuro prometedor y únete a esta revolución digital!
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Inicio
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A tener en cuenta
· Desarrollar habilidades en estadística aplicada para el análisis de datos usando SPSS
· Comprender y aplicar modelos de regresión y correlación en estudios cuantitativos
· Implementar soluciones de análisis de datos con Python y librerías especializadas
· Crear y gestionar bases de datos relacionales y NoSQL para proyectos de ciencia de datos
· Diseñar visualizaciones efectivas de datos con herramientas como Tableau y PowerBI
· Dominar técnicas de machine learning para clasificar y agrupar datos efectivamente
· Evaluar aspectos éticos y legales en la práctica de data science y su aplicación
El Máster en Data Science + 60 Créditos ECTS está dirigido a profesionales del ámbito tecnológico y científico que deseen profundizar en el análisis de datos, aprender técnicas avanzadas de machine learning y dominar herramientas como Python, R, Tableau y Power BI. Ideal para aquellos que buscan impulsar su carrera adquiriendo competencias en inteligencia artificial y big data.
Titulación Universitaria de Máster de Formación Permanente en Data Science con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
El Máster en Data Science te prepara para convertirte en un experto en análisis y gestión de datos, permitiéndote dominar SQL para consultas avanzadas y manejar Python y R para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Aprenderás a diseñar bases de datos NoSQL, aplicar técnicas de machine learning y utilizar herramientas como Power BI y Tableau para visualizar datos de manera efectiva. Además, desarrollarás habilidades para la toma de decisiones basadas en datos, potenciando tu capacidad para resolver problemas complejos en entornos profesionales.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 14 años en Emagister.
Materias
- Data mining
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Protección de datos
- Ética
- Estadística
- Modelado
- Propiedad intelectual
- Sociedad de la información
- Bases de datos relacionales
- Modelado de datos
- Estadística descriptiva
- SPSS
- Estadística básica
- Big Data
- Gráficos
- Análisis de datos
Temario
MÓDULO 1. ESTADÍSTICA APLICADA. ANÁLISIS DE DATOS Y SPSS
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Unidad didáctica 1. Conceptos básicos y organización de datos
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Unidad didáctica 2. Estadística descriptiva básica
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Unidad didáctica 3. Medidas de tendencia central y posición
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Unidad didáctica 4. Análisis conjunto de variables
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Unidad didáctica 5. Distribuciones de probabilidad
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Unidad didáctica 6. Introducción a la estadística en programas informáticos. el spss
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Unidad didáctica 7. Estadística descriptiva con spss
MÓDULO 2. PYTHON
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Unidad didáctica 1. Introducción a python
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Unidad didáctica 2. Creación de módulos en python
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Unidad didáctica 3. Creación de bases de datos en python
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Unidad didáctica 4. Uso de interfaz gráfica de python
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Unidad didáctica 5. Leer y visualizar la web con python zen de python
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Unidad didáctica 6. Python y el análisis de datos
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Unidad didáctica 7. Introducción e instalación de opencv
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Unidad didáctica 8. Manejo de ficheros, cámaras e interfaces gráficas
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Unidad didáctica 9. Tratamiento de imágenes
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Unidad didáctica 10. Histogramas y template matching
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Unidad didáctica 11. Colores y espacios de color
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Unidad didáctica 12. Detección de caras y extracción de características
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Unidad didáctica 13. Aprendizaje automático
MÓDULO 3. CIENCIA DE DATOS, GESTIÓN Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS
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Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
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Unidad didáctica 2. Principales perfiles en el mundo del data science
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Unidad didáctica 3. Entorno de trabajo de un data scientist
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Unidad didáctica 4. Bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 5. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable
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Unidad didáctica 6. Introducción a un sistema de base de datos nosql, mongodb
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Unidad didáctica 7. R como herramienta para big data
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Unidad didáctica 8. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
MÓDULO 4. ESTUDIO Y MODELADO DE DATOS
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Unidad didáctica 1. El modelo de datos en tres capas
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Unidad didáctica 2. Edición de datos y fórmulas
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Unidad didáctica 3. Tablas y listas de datos
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Unidad didáctica 4. Gráficos y diagramas
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Unidad didáctica 5. Funciones lógicas
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Unidad didáctica 6. Búsqueda de datos
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Unidad didáctica 7. Librerías para data science y la visualización de datos
MÓDULO 5. ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
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Unidad didáctica 1. Análisis exploratorio de datos (eda)
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Unidad didáctica 2. Análisis de los datos
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Unidad didáctica 3. Business intelligence y la sociedad de la información
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Unidad didáctica 4. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
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Unidad didáctica 5. Introducción a la visualización de datos
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Unidad didáctica 6. Tableau
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Unidad didáctica 7. Powerbi
MÓDULO 6. MACHINE LEARNING
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Unidad didáctica 1. Introducción al machine learning
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Unidad didáctica 2. Extracción de estructura de los datos: clustering
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Unidad didáctica 3. Sistemas de recomendación
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Unidad didáctica 4. Clasificación
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Unidad didáctica 5. Redes neuronales y deep learning
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Unidad didáctica 6. Sistemas de elección
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Unidad didáctica 7. Deep learning con python, keras y tensorflow
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Unidad didáctica 8. Sistemas neuronales
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Unidad didáctica 9. Estrategias de aprendizaje
MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
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Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial
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Unidad didáctica 2. Introducción al pln
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Unidad didáctica 3. ¿qué es un chatbot?
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Unidad didáctica 4. Inteligencia artificial y chat gpt
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Unidad didáctica 5. Chat gpt y su funcionamiento
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Unidad didáctica 6. Creación de un chatbot básico con chat gpt
MÓDULO 8. ASPECTOS ÉTICOS Y LEGALES DE DATA SCIENCE
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Unidad didáctica 1. Ética en data science
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Unidad didáctica 2. Fundamentos legales para data science
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Unidad didáctica 3. Principios de la protección de datos
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Unidad didáctica 4. Transparencia en data science
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Unidad didáctica 5. Data science y la propiedad intelectual
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Unidad didáctica 6. Implicaciones éticas de la inteligencia artificial
MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER
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