Máster en Data Science
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
1800h
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Duración
12 Meses
El Máster en Data Science es tu puerta de entrada a uno de los sectores más dinámicos y en auge de la actualidad. Las organizaciones están en busca de expertos capaces de transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento valioso, y tú puedes ser uno de ellos. Este programa te capacita en habilidades esenciales como el análisis de datos con SPSS, programación en Python, y el uso de técnicas avanzadas de machine learning e inteligencia artificial generativa. Además, te adentrarás en el mundo de la visualización de datos, facilitando la interpretación de complejos conjuntos de información, y abordarás los aspectos éticos y legales que rodean al data science. Al culminar el máster, estarás preparado para liderar proyectos innovadores en un mercado laboral que demanda profesionales altamente cualificados. Tu participación en este máster te posicionará a la vanguardia de la revolución digital.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
· Dominar el lenguaje SQL para consultas avanzadas en bases de datos relacionales.
· Aplicar técnicas de análisis de datos.
· Realizar la toma de decisiones basadas en datos.
· Utilizar Python y R para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
· Diseñar y gestionar bases de datos NoSQL para almacenamiento escalable.
· Visualización de datos con Power bi y tableau.
· Conocer la inteligencia artificial y machine learning.
El Máster en Data Science está diseñado para profesionales con formación universitaria en áreas como IA, estadística o ciencia de datos. Este máster de nivel avanzado abarca desde fundamentos matemáticos hasta análisis estadístico, bases de datos relacionales y NoSQL, programación en Python y R, hasta técnicas avanzadas de análisis de datos y visualización con power bi o tableau.
Título de Máster en Data Science certificado por CEUPE
El presente Máster en Data Science te prepara para dominar conceptos avanzados de estadística, análisis de datos, visualización de datos y machine learning. Tras completarlo, podrás realizar cálculos complejos, interpretar distribuciones de probabilidad y diseñar modelos de regresión e hipótesis. Además, adquirirás habilidades en bases de datos relacionales y NoSQL, análisis con Python y R y administración en SQL Server.
Con el Máster en Data Science podrás acceder a roles especializados en Análisis de Datos, Ciencia de Datos, Administración de Business Intelligence y Especialista en Estadística. Con el temario enfocado en estadística, informática e análisis de datos, serás capaz de abordar tareas como modelado de datos, análisis predictivo y diseño de bases de datos NoSQL.
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
- E-business
- Estadística
- Modelado
- Sociedad de la información
- Redes neuronales
- Visualización de la información
- Estadística descriptiva
- Gráficos
- Bases de datos relacionales
- Interpretación
- Minería
- Modelado de datos
- Big Data
- SPSS
- Protección de datos
- Inteligencia artificial
- 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
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