MAGISTER EN DATA SCIENCE: Magister en Data Science

Magister en data science

4,6

592 alumnos

Entidad(es):

Modalidad

Online

Duración - Créditos

1500 horas

Becas y

Financiación

Plataforma Web

24 Horas

Centro Líder

formación online

Acompañamiento

Personalizado

Reconocidos por:

Acreditados como:

Temario

MÓDULO 1. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

MÓDULO 2. DATA SCIENCE (CIENCIA DE DATOS)

MÓDULO 3. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

MÓDULO 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB

MÓDULO 6. MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

MÓDULO 7. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MÓDULO 8. PROGRAMACIÓN DE VISIÓN ARTIFICIAL CON PYTHON Y OPENCV

Descarga gratis el temario completo en PDF de magister en data science

Opiniones

Lo que dicen nuestros alumnos:

óscar E. Z

San Antonio

Yo añadiría algo más de contenido audiovisual, pero por lo demás ha sido muy buen curso.

Luis R. S

Talca

La modalidad online me ha encantado porque he podido sacarme el magíster mientras trabajaba. Muy buena experiencia.

Javier R. E

Colina

Este magíster tiene una gran relación calidad-precio, por lo que me ha parecido una gran forma de aumentar mis conocimientos en data science.

Antonio F. C

Melipilla

Los contenidos profundizan mucho en aspectos clave, me ha encantado esta formación por su metodología y por los tutores que resuelven las dudas que te vayan surgiendo.

Isabela O. M

San Bernardo

Realicé este curso para poder tener una información muy necesaria en mi trabajo, aplicando de manera efectiva las distintas funciones de la data science.

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales

La ciencia de datos se ha convertido en tendencia en las empresas ya que, saber extraer información, analizarla y poder tomar decisiones basadas en datos es diferencial y clave para obtener éxito en cualquier área. Gracias a este Magister en Data Science aprenderás a extraer información masiva gracias a las técnicas y herramientas que ofrece el Big Data, procesarlas y almacenarlas en bases de datos tanto relacionales con MySQL como no relacionales con MongoDB, analizarlas mediante diferentes algoritmos y mecanismos gracias a los lenguajes Python y R y creando visualizaciones profesionales con las librerías que estos ofrecen. Además, utilizarás Google Analytics para analizar datos web y verás la aplicación del Data Science en el Machine Learning y la visión artificial.

Objetivos

- Manejar datos masivos gracias al Big Data y utilizar herramientas y técnicas de Business Intelligence. - Conocer para qué sirve el Data Science y qué técnicas, herramientas y lenguajes utiliza para el análisis de datos. - Gestionar bases de datos relacionales con MySQL y no relacionales con MongoDB. - Aprender a programar en Python y utilizar sus librerías y funciones propias del análisis de datos. - Crear visualizaciones de datos profesionales en R gracias a la librería ggplot2. - Utilizar Google Analytics para analizar, gestionar y visualizar información de un sitio web. - Ver la aplicación del Machine Learning, la creación de chatbots y la visión artificial en la ciencia de datos.

Salidas profesionales

El Data Science es un área profesional con una gran demanda de expertos en la actualidad ya que todas las empresas buscan diferenciarse del resto de competidores gracias a un gran análisis información y una correcta toma de decisiones. Por tanto, gracias a este Magister en Data Science optarás a puesto como Data Analyst, Data Scientist, Visual Analyst o Big Data Engineer.

Para qué te prepara

Con este Magister en Data Science explotarás las técnicas y herramientas Big Data, gestionarás bases de datos tanto relacionales con MySQL como no relacionales con MongoDB, analizarás información con los lenguajes Python y R y crearás visualizaciones profesionales con las librerías que estos ofrecen. Además, utilizarás Google Analytics para analizar datos web y verás la aplicación del Machine Learning y la visión artificial.

A quién va dirigido

El Magister en Data Science está orientado a perfiles técnicos informáticos, estadísticos, administrativos o incluso business que busquen el aprendizaje y aplicación de las principales técnicas de análisis de información, gestión de bases de datos, creación de visualizaciones para la toma de decisiones y aplicación de nuevas tecnologías como el Machine Learning en sus empresas.

Metodología

Aprendizaje 100% online

Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.

Campus virtual

Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.

Equipo docente especializado

El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.

Centro del estudiante

Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Carácter oficial

La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Titulación de magister en data science

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings.