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5 Meses / 240 Horas
Septiembre 2026
Con el Máster en Data Science & Big Data asentarás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de análisis predictivo. Usarás Tensorflow, Numpy, Prophet, Spark, Pandas, Keras… además de estadística y Python para poder trabajar con datasets.
¿Por qué Data Science?
- Nº1 Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
Fuente: Glassdoor.
- Según LinkedIn, se ha producido un aumento del 650% en los puestos de trabajo de la ciencia de los datos desde 2012.
Fuente: LinkedIn.
Algunas de las salidas profesionales que estarán
a tu alcance:
- Data Scientist
- Data Analyst
- Data Engineer
- Business Analyst
- Machine Learning Expert
Módulo 1: Máster en Data Science & Big Data
- Data Science Fundamentals: Introducción a conceptos fundamentales de Data Science. Presentación del marco de referencia general.
- Statistics for Data Science: Fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos. Estadística descriptiva, contraste de hipótesis, etc.
- Data Science with Python: Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
- Data Pre-processing: Pre-procesar adecuadamente datos. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
- Data Visualization: ¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar? Uso de Matplotlib, Bokeh y Seaborn entre otras.
- Advanced Data Processing: Tratamiento de fuentes de datos. Arquitecturas de procesamiento en batch y streaming. Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)
- Predictive Analytics: Análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
- Machine Learning I: Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
- Big Data Fundamentals: Análisis de arquitecturas y modelos de adopción con las tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos.
- Entrepreneurship I: Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.
- Machine Learning Ops: Se estudiará el ciclo de MLOps de manera práctica, tanto a nivel de desarrollo como a nivel de modelos en producción.
- Final Project: Creación de tu proyecto en grupo de ciencia de datos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
La transformación digital ha llegado para quedarse y ha hecho aparecer oportunidades laborales en torno a tecnologías como Inteligencia artificial, IOT o Realidad Aumentada, entre otras.
Por supuesto, los grandes beneficiados de este movimiento son los profesionales del Big Data, la Ciencia de Datos y el Análisis de Datos...
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¡Especialízate como Data Center Operations Technician y accede a uno de los perfiles más demandados en el sector tecnológico!
En nuestra escuela, te ofrecemos una formación integral y actualizada en el ámbito de los centros de datos, diseñada tanto para quienes quieren iniciarse en este entorno como para profesionales que buscan dar un salto cualitativo en su carrera...
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El Posgrado en Ciencia de Datos y Grandes Volúmenes de Información enseña estrategias y procedimientos para gestionar los datos, y que estos contribuyan en la toma de decisiones, en la perspectiva global de la empresa y en la innovación.
AFI confirma que la colocación laboral de los estudiantes que lo completan es del 100%: todos consiguen empleo en los primeros seis meses...
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La administración de datos masivos, también conocida como Big Data, se ha vuelto un procedimiento esencial para cualquier compañía contemporánea. En la actualidad, dado que toda la información circula a través de medios digitales, las empresas requieren más que nunca contar con especialistas capaces de recolectar todos esos datos, clasificarlos, analizarlos y comprenderlos para asistirles en la elaboración de estrategias y la toma de decisiones más acertadas...
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Prever la conducta de la audiencia se ha transformado no solo en una opción, sino también en una exigencia para las compañías. En un mercado cada vez más competitivo, los negocios no cesan de recopilar información sobre su desempeño y audiencia para perfeccionar su propuesta de valor y destacar frente a la competencia. ¿De qué manera lo logran? Gracias al Análisis de Datos y a la Ciencia de Datos...
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Con el Global Máster en Business Analytics & Data Strategy de EAE Business School Madrid aprenderás a ajustarte al avance tecnológico actual y tener una visión estratégica óptima para implementar técnicas analíticas...
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