EMAGISTER CUM LAUDE
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UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA

Máster universitario de Ciencia de datos (Data science)

4.0 1 opinión
UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA
Online
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Precio a consultar
CURSO PREMIUM
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Información importante

Tipología Master oficial
Metodología Online
Inicio 28/02/2019
  • Master oficial
  • Online
  • Inicio:
    28/02/2019
Descripción

La ciencia de datos o análisis de datos, descrito con diferentes términos (data science, big data, data analysis), es actualmente el área con más demanda de profesionales calificados de todo el mundo. Es por eso que la UOC ha diseñado el Máster Universitario de Ciencia de datos (Data science), para poder satisfacer la demanda de dichos profesionales. Además, gracias a la modalidad online en la que se imparte, podrás estudiar cómodamente desde donde desees.

El programa formativo está diseñado para que el alumno pueda especializarse en aquellos aspectos del análisis de datos que más le interesen: análisis de datos en entornos de Big Data, procesamiento de textos, análisis de redes sociales o datos en entornos geolocalizados. Durante la formación, tendrás acceso a recursos materiales elaborados por la UOC, específicos para este máster, o externos y de calidad.

¿Quieres saber más sobre este curso? Solicita información y un profesional de emagister.com se pondrá en contacto contigo para dar respuesta a todas tus preguntas lo antes posible y sin ningún compromiso

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
28 feb 2019
Online
Inicio 28 feb 2019
Ubicación
Online

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

El máster universitario de Ciencia de datos tiene como objetivo formar a especialistas capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias como, por ejemplo, las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología, entre otras muchas.

· ¿A quién va dirigido?

PERFILES DE INGRESO RECOMENDADOS: El perfil de ingreso recomendado de los estudiantes del máster universitario son titulados en: - Grado de Ciencia de Datos, Data Science o equivalente. - Grado, ingeniería o ingeniería técnica de Informática o de Telecomunicación. - Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del área de ingeniería. - Grado, licenciatura o diplomatura del área de matemáticas y física. Se recomienda un nivel de competencia en lengua inglesa equivalente al B2 del Marco común europeo de referencia para las lenguas.

· Requisitos

El perfil de ingreso recomendado de los estudiantes del máster universitario son titulados en: Grado de Ciencia de Datos, Data Science o equivalente Grado, ingeniería o ingeniería técnica de Informática o de Telecomunicación Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del área de ingeniería Grado, licenciatura o diplomatura del área de matemáticas y física También pueden acceder titulados en otras áreas, siempre y cuando tengan en cuenta que necesitarán un esfuerzo adicional para alcanzar las competencias del programa. (Complementos de formación).

Opiniones

4.0
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4.2
fantástico
Valoración del Centro

Opiniones sobre este curso

S
Sara Casado Morales
4.0 29/09/2017
Lo mejor: Que aunque no dispongamos de todo el material prometido tenemos lo último y la cantidad de clases prácticas.
A mejorar: La organización y falta de material.
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* Opiniones recogidas por Emagister & iAgora

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2018
2017
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Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

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¿Qué aprendes en este curso?

Data mining
Diseño de bases de datos
Análisis de datos
datos
Bases de datos
Minería de datos
Big Data
Visualización de datos
Periodismo de datos
Ciclo de vida de los datos
Ciencia de datos
Datos geoespaciales
Data science
Arquitecturas de bases de datos
Bases de datos analíticas
Bases de datos no tradicionales

Temario

Asignaturas obligatorias
  • Fundamentos de la ciencia de datos
  • Tipología y ciclo de vida de los datos
  • Arquitecturas de bases de datos no tradicionales
  • Estadística avanzada
  • Modelos avanzados de minería de datos
  • Visualización de datos
  • Trabajo final de máster

Asignaturas optativas
  • Análisis de sentimientos y redes sociales
  • Análisis de datos geoespaciales
  • Análisis de datos en entornos big data
  • Bases de datos analíticas
  • Periodismo de datos

Complementos de formación

Con el objetivo de nivelar los conocimientos de los estudiantes, se prevé la superación de asignaturas de complementos de formación obligatorios, en función de la titulación de origen de cada estudiante.

Grado de Ingeniería Informática, Ingenierías e Ingenierías Técnicas de Informática.

  • Minería de datos (solo si el estudiante no la ha cursado en el grado).
  • Diseño y construcción de almacén de datos

Grado de Tecnologías de Telecomunicación, Ingenierías e Ingenierías Técnicas de Telecomunicación.

  • Minería de datos
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Grafos y complejidad
  • Programación en Python

Grado o licenciatura de Matemáticas, o de Física.

  • Minería de datos
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Programación en Python
  • Diseño de bases de datos
  • Administración de redes y sistemas operativos

Grado o licenciatura de Economía, Administración y Dirección de Empresas, Marketing o Investigación y Técnicas de Mercado, y Diplomatura en Ciencias Empresariales.

  • Grafos y complejidad
  • Fundamentos de programación
  • Prácticas de programación
  • Programación en Python
  • Diseño de bases de datos
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Minería de datos
  • Administración da redes y sistemas operativos

Grado de Información y Documentación,Licenciatura de 2º ciclo de Información y Documentación, Diplomatura de Biblioteconomía y Documentación.

  • Estadística
  • Álgebra
  • Grafos y complejidad
  • Fundamentos de programación
  • Prácticas de programación
  • Programación en Python
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Minería de datos
  • Administración de redes y sistemas operativos

Otras titulaciones

  • Diseño de bases de datos
  • Estadística
  • Álgebra
  • Grafos y complejidad
  • Fundamentos de programación
  • Prácticas de programación
  • Programación en Python
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Minería de datos
  • Administración de redes y sistemas operativos



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