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MASTER EN BIG DATA Y DATA SCIENCE

Máster en Big Data y Data Science

  • Lugar/Modalidad:

    Modalidad: A Distancia

  • Duración:

    500
    Un año académico

  • Fechas:

    Modalidad Abierta


Descripción

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. A esto contribuyen herramientas como el servicio de empleo y las prácticas, ya que el centro tiene más de 100 acuerdos con empresas. Repsol, BBVA o Bankinter son algunos ejemplos.

El grupo de profesores está conformado por expertos en activo con años de experiencia, lo que asegura una aplicación práctica de los temas a tratar y la actualización del programa. Los docentes y la propia institución han creado una red junto a exalumnos y colaboradores que promueve el establecimiento de contactos.

Estudiarás en el centro financiero de Madrid, con la opción de seguir las clases en línea. Por lo tanto, si ya posees un grado universitario y una sólida formación en matemáticas, estadística y tecnología, este posgrado es para ti.

La combinación de conocimientos teóricos con aplicación práctica o la excelencia de los contenidos son algunas de las razones que llevan a elegir este posgrado, según la experiencia de antiguos alumnos.

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

  • Analista digital
  • Analista de big data e IA
  • Project manager
  • Ingeniero, científico o arquitecto de datos
  • Experto/a o consultor/a en ética de datos y privacidad
big data, data, data analytics
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Temario Máster en Big Data y Data Science 2025

Pre-Campus

Fundamentos. Fundamentos de negocio, programación para data science / big data y Fundamentos matemáticos de data science.

Data engineering y big data. Bases de datos y Tecnología Big Data.

Data Science: herramientas y técnicas de análisis de datos. Fuentes y visualización de información, Análisis de datos con dependencia temporal, Machine learning (aprendizaje automático), Análisis de redes y Análisis de datos no estructurados.

Aplicaciones. Privacidad de la información y Aplicaciones de data science a distintos sectores.

Trabajo fin de máster.

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