Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y
Financiación
Plataforma Web
24 Horas
Acompañamiento
Personalizado
Reconocidos por:
Acreditados como:
Temario
MÓDULO 1. AGILE PROJECT MANAGEMENT
MÓDULO 2. BIG DATA INTRODUCTION
MÓDULO 3. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS
MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
MÓDULO 5. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
MÓDULO 6. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
MÓDULO 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2
MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB
MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER
Opiniones
Lo que dicen nuestros alumnos:
Julia T.
Huelva
Estoy muy satisfecho con el master que he realizado, ya que los objetivos se ha seguido plenamente hasta alcanzar los conocimientos deseados. Además, se nos ha facilitado una guía tanto teórica como práctica que nos ha servido en gran medida para avanzar de la forma más sencilla posible.
José María U.
Castellón
Un master muy completo para repasar conceptos y aprender otros nuevos sobre datos.
álvaro C.
Granada
Muy buen Máster Online en Data Science, estoy muy contento de haberlos elegido, el master en sí está muy completo y ha cumplido con creces mis expectativas.
Laura T.
Tarragona
Este Máster Oficial Data Science me ha permitido especializarme más aún en este apasionante mundo al que estoy entregada desde hace años. Destaco la facilidad que se me ha dado para ir superando cada uno de los temas en el campus virtual, y la flexibilidad horaria adaptada a mis circunstancias personales.
Juan Antonio P.
Madrid
Los contenidos sobre data science o análisis de datos que ofrece este master, son bastante completos y fáciles de entender. Sin lugar a dudas, se trata de un curso online muy recomendable, desde mi humilde punto de vista.
Plan de estudios
Titulación de máster oficial data science
Claustro docente
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
Máster Oficial Data Science
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¿Qué entendemos por Data Science?
Data Science o la Ciencia de Datos es una de las doctrinas científicas que sirve para el análisis y la evaluación de fuentes de datos amplias, con el objetivo de extraer la información, el entendimiento de la realidad y el descubrimiento de parámetros con los que poder tomar decisiones. Data Science dispone de varias herramientas y funciones en matemática, estadística e informática para que todas ellas logren su meta: optimizar y mejorar la toma de decisiones.
Las siete V de Data Science
- Volumen. En este caso nos referimos a las informaciones o a la agrupación de datos que no es posible almacenarlos en los sistemas habituales.
- Variedad. Hacemos referencia al conjunto de datos que son de diferente tipo y de diferentes proveedores.
- Velocidad. Este sector se incrementa a un ritmo veloz, lo más importante es que el proceso también es muy rápido.
- Valor. En este caso hablamos de los datos, en este se disponen informaciones importantes, cómo obtener ese valor de forma eficaz.
- Visual. Una de las metas se basa en la conversión de informaciones de masas en datos gráficos, por lo que se puede observar gráficos dinámicos y muy bien estructurados y organizados.
- Veracidad. Aquí hacemos referencia a la fidelidad y a la exactitud de los datos y las informaciones.
- Variables. Aquí nos referimos a los datos masivos, puesto que van cambiando constantemente, por ello, es importante que las herramientas estén constantemente actualizándose.
Si quieres aprender más sobre Data Science y sus beneficios, el Máster Data Science Oficial Online que te ofrece Euroinnova te dará las herramientas clave para ello. Gracias a su metodología completamente online podrás cursar el Máster Oficial Data Science desde la comodidad de tu casa, sin horarios y a tu ritmo.
Beneficios de Data Science
- Predicción de actitudes. Las personas analizan y pueden ofrecer cuestiones de interés a los demás, por ello, se disminuye notablemente los peligros empresariales.
- Personalización de ofertas. En este caso hablamos de los usuarios para incrementar el área de conversión y de las ventas.
- Detección de patrones. En este caso hablamos de la conexión con las personas, por ejemplo: aquellas personas que se dedican a llamar a clientes.
- Toma de decisiones firmes, esto ocurre gracias al análisis de datos.
- Identificación de peligros. Hay que identificar los riesgos o los beneficios a tiempo para poner en práctica las pautas.
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Si te interesa este sector y quieres seguir profundizando sobre la diferencia entre el data Analyst y data Science, te recomendamos el siguiente post de nuestro blog: Diferencia entre el Data Analyst y Data Science.,
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