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MASTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS

Máster Universitario en Ciencia de Datos

Máster Universitario en Ciencia de Datos

UCJC - UNIVERSIDAD CAMILO JOSE CELA

  • Lugar/Modalidad:

    A Distancia

  • Duración:

    60 créditos ECTS, 1 año

  • Fechas:

    Modalidad Abierta

promocion OBSERVACIONESRequiere titulación universitaria.


Descripción

En el Máster Universitario en Ciencia de Datos te preparamos para convertirte en el perfil más demandado.

• Aprenderás todos los conceptos, técnicas y herramientas actuales que necesitarás para extraer conocimiento útil a través de fuentes de información que apoye a la toma de decisiones: desde la captura, preprocesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos hasta las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la creación de modelos predictivos y prescriptivos.

• La modalidad del máster es Online pero con clases en streaming o tiempo real, que mejora la interacción constante en cada una de las sesiones. Además, las clases se quedan grabadas en caso de que no te sea posible asistir

• Profesorado del máximo nivel con amplia experiencia profesional y docente, de los cuales muchos de ellos están actualmente desarrollando su actividad en el mundo empresarial. Perfecto balance entre perfiles profesionales y perfiles investigadores.

Prácticas

Algunas de las organizaciones con las que tenemos convenio de prácticas son:

• TELEFÓNICA

• DELONIA

• ACCENTURE

• CEPSA

• MAPFRE

• INDRA

• ARROW ECS

• ALTRAN INNOCACION

• TECHCO SEGURIDAD

• ELECNOR

• INNOTEC SYSTEM

• CAPGEMINI

• DHL

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

Aprenderás las técnicas y herramientas más actuales para el tratamiento, análisis y almacenamiento de grandes volúmenes de datos: Bases de Datos NoSQL, Ecosistema Hadoop y Spark, Machine Learning, Deep Learning, técnicas de visualización, análisis de información en redes, series temporales, procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

Cuando finalices el máster podrás trabajar como:

- Data Scientist

- Business Intelligente

- Business Analyst

- Data Engineer

- Machine Learning Expert

✔ Requisitos

• Es necesario estar en posesión de una titulación universitaria.

• Se dirige a estudiantes con un perfil técnico (ingenierías TIC), cuantitativo (matemáticas, estadística) o de negocio (economía) que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, formándose de manera integral en Machine Learning, Business Intelligence, Big Data, Business Analytics y visualización.

• No es necesario tener conocimientos en programación, pero es recomendable, preferiblemente Python.

🏁 Objetivos

El objetivo principal de este Máster Universitario en Ciberseguridad es ofrecer una formación, de marcado carácter técnico y práctico, en las principales técnicas de defensa, ataque e inteligencia en ciberseguridad, así como del análisis del malware y las técnicas forenses que son críticas para obtener conocimiento sobre las amenazas cibernéticas que pueden afectar a cualquier empresa o institución.

Las principales competencias que adquirirás con este máster, entre otras muchas, son:

- Capacidad para abordar y resolver problemas analíticos aplicados en todas las áreas de la organización, utilizando los datos y los modelos con criterios científicos para llegar a soluciones innovadoras.

- Saber comprender y seleccionar la arquitectura general de sistemas de procesamiento de datos masivos mejor para cada

problema, considerando sus costes, beneficios, propiedades y compromisos.

- Ser capaces de identificar, valorar y utilizar diferentes fuentes de datos, tanto estructuradas como no estructuradas, e

integrarlas para la solución de un problema.

- Capacidad para diseñar e implantar sistemas de apoyo a la toma de decisión basados en datos, incluyendo cuadros de mando,

visualizaciones, modelos predictivos y herramientas avanzadas de inteligencia de negocio.

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Temario Máster Universitario en Ciencia de Datos 2024

• Preparación y transformación de datos

• Análisis estadístico y modelos lineales

• Almacenes de datos

• Analítica escalable

• Aprendizaje automático aplicado

• Aprendizaje profundo

• Aprendizaje por refuerzo

• Presentación y visualización

• Análisis de información en grafos

• Análisis de series temporales

• Procesamiento del lenguaje natural

• Prácticas en empresa

• Trabajo Fin de Máster

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