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Presentación de Maestría en Data Science


Las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos su procesos productivos. La empresa que sea capáz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto, uno de los perfiles más demandados en la actualidad es el de científico de datos o “Data Scientist”, el cual se encarga de trabajar con todo ese volumen de datos para obtener la información de valor que les acerque al éxito. El Data Scientist se encuentra en el TOP 5 de los perfiles más demandados a nivel internacional por empresas multinacionales y organizaciones gubernamentales. 

En el Máster en Data Science te prepararemos para desarrollar tú carrera profesional en ese perfil tan demandado. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder abordar un proyecto Big Data con garantías: desde la parte más core del Big Data (Hadoop), pasando por el procesamiento de datos (Hive, Spark, etc..), almacenamiento de datos NoSql y finalizando con el área de analítica (Machine learning, creación de modelos, visualización, etc..)

El programa académico de la Maestría en Data Science se encuentra estructurado de la siguiente manera:

Área 1: Conocimientos tecnológicos

En esta área se dará una visión general de los conceptos de la arquitectura Big Data y Analítica. Se explicará el concepto de computación distribuida así como las ventajas que ofrece y se introducirán las principales herramientas que se utilizan para procesar y analizar grandes cantidades de datos.

Además se profundizará en las herramientas imprescindibles que nos ayudarán a afrontar un proyecto con las máximas garantías posibles de éxito, tanto en la parte de procesamiento como en la de analítica (Hadoop, Hive, Spark, Kafka, MongoDB, etc..) .

Área 2: Conocimientos Analíticos

En esta área se sientan las bases para realizar proyectos de analítica, comenzando por el aprendizaje de los principales lenguajes de programación en proyectos de Data Science: Python y R. También se aprenderá a realizar el setup de un entorno de trabajo completo para realizar proyectos de Data Science usando Jupyter y Anaconda. A continuación se aprenderán los principales conceptos de modelado del dato para la realización de analítica descriptiva y predictiva, se conocerán las principales herramientas de dashboarding y data discovery, y se aprenderán los principales algoritmos de Machine Learning supervisado y no supervisado, así como las mejores prácticas para no cometer errores durante el desarrollo de modelos predictivos.

Área 3: Herramientas de un Data Science

En este área, eminentemente práctica, se aprenderán las principales librerías para tratamiento de datos en memoria, con especial foco en pandas, siendo estas la base del tratamiento previo a cualquier librería de modelado estadístico. A continuación se estudiarán en profundidad las librerías más importantes para el desarrollo de modelos de Machine Learning, como scikit-learn o xgboost. Posteriormente se presentarán algunas opciones para conectar entornos analíticos basados en Python con el ecosistema Big Data de Hadoop, para finalizar con algunas herramientas de visualización científica (matplotlib, plotly) y orquestación de procesos para puesta en producción de modelos de Machine Learning, como Apache Airflow.

Área 4: Desarrollo de un Proyecto Big Data

En esta última área se enseñará al alumno a ser capaz de afrontar un proyecto Big Data desde 0 (definición, diseño, desarrollo), aportando casos de usos reales para que le sirva de ejemplo en su desarrollo del trabajo final de máster (TFM).

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MÁS INFORMACIÓN

Temario


  • Conceptos básicos y organización de datos
  • Estadística descriptiva básica
  • Medidas de tendencia central y posición
  • Análisis conjunto de variables
  • Distribuciones de probabilidad
  • Introducción a la estadística en programas informáticos. El SPSS
  • Estadística descriptiva con SPSS
  • Introducción a Python
  • Creación de módulos en Python
  • Creación de bases de datos en Python
  • Uso de interfaz gráfica de Python
  • Leer y visualizar la web con Python Zen de Python
  • Python y el análisis de datos
  • Introducción e instalación de OpenCV
  • Manejo de ficheros, cámaras e interfaces gráficas
  • Tratamiento de imágenes
  • Histogramas y template matching
  • Colores y espacios de color
  • Detección de caras y extracción de características
  • Aprendizaje automático
  • Introducción a la ciencia de datos
  • Principales perfiles en el mundo del data science
  • Entorno de trabajo de un data scientist
  • Bases de datos relacionales
  • Bases de datos NoSQL y el almacenamiento escalable
  • Introducción a un sistema de base de datos NoSQL, MongoDB
  • R como herramienta para big data
  • Pre-procesamiento & procesamiento de datos
  • El modelo de datos en tres capas
  • Edición de datos y fórmulas
  • Tablas y listas de datos
  • Gráficos y diagramas
  • Funciones lógicas
  • Búsqueda de datos
  • Librerías para data science y la visualización de datos
  • Análisis exploratorio de datos (EDA)
  • Análisis de los datos
  • Business intelligence y la sociedad de la información
  • Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
  • Introducción a la visualización de datos
  • Tableau
  • Power BI
  • Introducción al machine learning
  • Extracción de estructura de los datos: clustering
  • Sistemas de recomendación
  • Clasificación
  • Redes neuronales y deep learning
  • Sistemas de elección
  • Deep learning con Python, Keras y TensorFlow
  • Sistemas neuronales
  • Estrategias de aprendizaje
  • Introducción a la inteligencia artificial
  • Introducción al PLN
  • ¿Qué es un chatbot?
  • Inteligencia artificial y Chat GPT
  • Chat GPT y su funcionamiento
  • Creación de un chatbot básico con Chat GPT
  • Ética en data science
  • Fundamentos legales para data science
  • Principios de la protección de datos
  • Transparencia en data science
  • Data science y la propiedad intelectual
  • Implicaciones éticas de la inteligencia artificial

Profesorado de Maestría en Data Science


Contamos con un claustro de alto nivel académico y directivo, con más de 15 años de experiencia docente y profesional

Gustavo López

Gustavo López

Ian de la Oliva

Ian de la Oliva

LinkedIn
Cristina Gil

Cristina Gil

LinkedIn
Mario  Conejos

Mario Conejos

LinkedIn
Francisco José Ramírez Vicente

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Álvaro Nuñez Romero Casado

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LinkedIn
Alfieri Olcese

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Fernando Agudo Tarancón

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Jose Antonio Rubio Blanco

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Francisco Javier Quintana

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LinkedIn
Carlos Pezo

Carlos Pezo

Titulación de Maestría en Data Science


Título Académico
Institución Académica
Título European Business School
European Business School

Título del European Business School - CEUPE

Master Data Science

Título Universidad Católica de Murcia
Universidad Católica de Murcia

Título de la Universidad Católica San Antonio de Murcia - UCAM

Master en Data Science

MÁS INFORMACIÓN

Certificaciones


ARP Certificate
ARP: Certificación Europea de Calidad en Educación

ARP es una Marca de Certificación de la Unión Europea concedida por la EUIPO (Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea), lo que le aporta un grado de reconocimiento adicional a nivel internacional. La Certificación ARP sirve como un filtro que diferencia los cursos online certificados de aquellos que no lo están en lo que respecta a su calidad. Esta certificación evalúa diversos aspectos como la calidad docente, la metodología de enseñanza, la satisfacción del alumnado y la mejora continua.

Objetivos del Máster


Los objetivos fundamentales de la Maestría Master en Data Science son: 

  • Conocer en profundidad una arquitectura Big Data así como todas las herramientas necesarias para el procesamiento/explotación de los datos.
  • Utilizar el valor de aplicar Big Data para obtener los mejores resultados a través la ciencia de datos (Data Science), a través de las herramientas imprescindibles de un científico de datos.
  • Adquirir conocimientos necesarios sobre el uso, análisis y la explotación de los datos.
  • Tomar decisiones fundadas en el análisis de Big Data, Analítica Web y Data Science

Los alumnos que finalizan este programa tienen la ventaja competitiva de saber que se encuentran ante uno de los sectores con mayor presente y futuro del mercado profesional. Tal es así que actualmente existe una oferta de empleo profesional que no es capaz de ser cubierta por los profesionales que existen en el sector. 

  • Científico de datos (data scientist)
  • Analista de datos.
  • Analista de macrodatos.
  • Responsable, jefe de proyecto o analista de sistemas de información de inteligencia de negocio.
  • Emprendedor de negocios basados en el análisis de datos y en productos y servicios basados en datos.

La Maestría está dirigido a:

  • Estudiantes y profesionales que quieran desarrollar o fortalecer las capacidades técnicas y analíticas necesarias para una carrera de éxito en Big Data o Data Science.
  • Perfiles que, teniendo parte de esas capacidades analíticas, deseen fortalecer sus capacidades técnicas para poder desarrollar una carrera en la industria del Big Data obteniendo una visión más completa (end to end).
  • En general, el público objetivo será personal técnico con conocimientos básicos en programación e interpretación de conceptos matemáticos.

COMPLEMENTO DE IDIOMAS AL PROGRAMA MASTER

En un mundo tan globalizado como es el actual, las necesidades del mercado laboral demandan un profesional cada vez más competitivo. Por ello, desde CEUPE, hemos querido apostar plenamente por una formación  en la que nuestro programa de especialización impartido en español, vaya integrado de forma paralela en el aprendizaje del inglés de negocio para poder reforzar el perfil profesional de nuestros alumnos.

CEUPE cuenta con una de las herramientas de formación online de idiomas más innovadoras y potentes del mercado, posibilitando al alumno el acceso durante un año del estudio del idioma, prestando especial atención a la formación en el idioma seleccionado centrándonos en una perspectiva de estudio orientada hacia los negocios en las diferentes vertientes comercial, jurídico, en el ámbito del marketing, coloquial, profesional, etc. 

Una vez finalizado el curso de idiomas elegido, podrás obtener un Certificado que acredita las horas cursadas, las fechas de realización y los contenidos superados.

 

CURSO IDIOMAS 1 AÑO GRATIS

 

La metodología de aprendizaje, en el caso de seleccionar el idioma Inglés, permite la posibilidad de una vez finalizado los niveles, poder presentarse al acceso para obtener el certificado TOEIC, actualmente, la certificación empresarial más reconocido a nivel internacional.

Asimismo, es importante aprender un tercer idioma de lenguas consolidadas en el mundo profesional como francés, alemán, italiano, ruso y portugués (de Brasil). Para aquellas personas que ya dominen la lengua inglesa y deseen aprender otro idioma, desde CEUPE damos la posibilidad de acceder al estudio de esas otras lenguas citadas.

Para tener más información sobre la herramienta de estudio que vamos a ofrecerte con este  programa máster, te facilitamos este enlace que te ayudará bastante: VIDEO DEMOSTRACION

La contratación de este módulo es independiente al precio del curso, teniendo un coste de 180€.

HERRAMIENTA DE NETWORKING Y DESARROLLO PROFESIONAL

Comprometidos con la preparación integral de nuestros alumnos en el mercado laboral, CEUPE es la única Escuela de Negocios que apuesta por un nuevo servicio exclusivo, capaz de fortalecer el perfil profesional de cada estudiante. Desde el Departamento de Orientación Profesional, y en colaboración con las principales agencias de colocación y outplacement, consultoras de selección de personal y coaches especializados en la rama empresarial, se ha desarrollado una Herramienta con la que, a lo largo de su formación, el alumno podrá contar para mejorar su desarrollo profesional y empleabilidad.

CURSO HERRAMIENTA DE NETWORKING Y DESARROLLO PROFESIONAL

La Herramienta está pensada para la mejora y crecimiento profesional del alumno, con tres ejes conductores: 

  1. La búsqueda activa de empleo, donde el alumno dispondrá de las principales bases de datos de empleo del país, así como fuentes de reclutamiento internacionales. 
  2. Cambio profesional, con herramientas para elaborar una estrategia directa y efectiva que gire en torno a la preparación del CV, de la entrevista y de las dinámicas de grupo o networking.  
  3. Desarrollo de la carrera profesional, en la que podrá hacer uso de aprendizaje interactivo relacionado con el coaching profesional activo o employer branding, para perfiles con una experiencia profesional más amplia.

Esta Herramienta de apoyo está integrada en el Campus Virtual, donde su uso es de fácil acceso para nuestros alumnos. Desarrollado y estructurado de forma muy intuitiva por el equipo equipo de Orientación Profesional, garantiza una formación en constante actualización, para un aprendizaje ágil y efectivo. En ella el alumno encontrará el apoyo de tutoriales, foros, vídeos, bases de datos, documentación digital e imprimible, conferencias online y grabadas, así como otros soportes de trabajo. VIDEO INFORMATIVO

Empleabilidad


Director/a Departamento de Datos
Director/a Departamento de Datos
Analista de Datos
Analista de Datos
Jefe/a de Proyecto Inteligencia de Negocio
Jefe/a de Proyecto Inteligencia de Negocio
Adjunto/a a dirección tecnológica
Adjunto/a a dirección tecnológica
Emprendedor/a Servicios de Datos Externos
Emprendedor/a Servicios de Datos Externos
Auditor/a análisis de Macrodatos
Auditor/a análisis de Macrodatos

Semana Internacional
Datos de interés Acto de graduación


Visita guiada Palacio Real Visita guiada Madrid DHL Bienvenida Diplomas Ponencia
Semana Internacional con un planning de trabajo académico, profesional y cultural
El alumno disfrutará de un programa de visitas culturales a la ciudad de Madrid y Palacio Real
MÁS INFORMACIÓN
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Ceremonia de graduación
Impulsa tu Futuro
Metodología de estudio
España
Colombia
Chile
Paraguay
Ecuador
México
Perú
Argentina
República Dominicana
Venezuela
Costa Rica
Bolivia