PROGRAMAS
Con la colaboración de
Duración:
1 año académico
Idioma:
Español
Modalidades:
Live Streaming y Online Flexible
La Ciencia de Datos se está convirtiendo en una disciplina clave para que las empresas sean capaces de encontrar ventajas competitivas impensables hace pocos años. En este máster, los estudiantes entenderán la importancia del Big Data para manejar grandes volúmenes de información, utilizarán las principales herramientas del sector, aprenderán a programar modelos de analítica de datos y de IA y conocerán en detalle técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning. Al terminar el máster podrán dedicarse profesionalmente en el área del Data Science y a la Inteligencia Artificial.
A todas esas personas interesadas en iniciar una carrera profesional en el campo del Data Science y la Inteligencia Artificial.
Las personas que no tengan conocimientos previos en programación en Python y en R podrán hacer un Prework que les garantizará el nivel requerido para cursar el máster.
Formación bonificable a través de FUNDAE (debe ser coordinado desde tu empresa) o solicita información sobre nuestro programa de becas.
Al finalizar la formación, recibirás dos títulos: uno emitido por nuestra Escuela de Negocios (EBIS) y otro por la Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ).
Al finalizar la formación, además de la doble titulación del máster, tendrás la oportunidad de obtener dos de los certificados más reconocidos en el mercado. Se incluye la preparación, el examen y la certificación en Azure AI Fundamentals (AI-900) y el certificado Harvard ManageMentor® - Leadership, otorgado por Harvard Business Publishing Education.
La Ciencia de Datos se está convirtiendo en una disciplina clave para que las empresas sean capaces de encontrar ventajas competitivas impensables hace pocos años. En este máster, los estudiantes entenderán la importancia del Big Data para manejar grandes volúmenes de información, utilizarán las principales herramientas del sector, aprenderán a programar modelos de analítica de datos y de IA y conocerán en detalle técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning. Al terminar el máster podrán dedicarse profesionalmente en el área del Data Science y a la Inteligencia Artificial.
A todas esas personas interesadas en iniciar una carrera profesional en el campo del Data Science y la Inteligencia Artificial.
Las personas que no tengan conocimientos previos en programación en Python y en R podrán hacer un Prework que les garantizará el nivel requerido para cursar el máster.
Formación bonificable a través de FUNDAE (debe ser coordinado desde tu empresa) o solicita información sobre nuestro programa de becas.
Al finalizar la formación, recibirás dos títulos: uno emitido por nuestra Escuela de Negocios (EBIS) y otro por la Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ).
Al finalizar la formación, además de la doble titulación del máster, tendrás la oportunidad de obtener dos de los certificados más reconocidos en el mercado. Se incluye la preparación, el examen y la certificación en Azure AI Fundamentals (AI-900) y el certificado Harvard ManageMentor® - Leadership, otorgado por Harvard Business Publishing Education.
Elegidos como la mejor escuela de negocios especializada en tecnología
Ranking DondeEstudiar
Galardonados con el distintivo European Excellence Education
Financial Magazine
Primera posición en rankings académicos del sector tecnológico
EUniversidadesPrivadas.com y Financial Magazine
En esta primera asignatura, se abordarán los fundamentos de la programación en Python, un lenguaje esencial para el análisis de datos. Desde la instalación del software hasta la creación de funciones y estructuras de datos, este módulo te proporcionará las herramientas necesarias para trabajar con datos de manera eficiente. El contenido incluye:
|
|
En este tema, exploraremos los fundamentos de la programación en R, otro lenguaje ampliamente utilizado en el ámbito del Data Science. Con R, podrás realizar análisis estadísticos complejos, crear visualizaciones atractivas y trabajar con una variedad de tipos de datos. Los temas desarrollados incluirán:
|
|
La estadística constituye uno de los pilares fundamentales sobre los cuales se sustenta la estructura del Data Science. En este tema, expondremos los conceptos estadísticos esenciales que resultan primordiales para la interpretación y el análisis efectivo de datos. Mediante la comprensión de estos fundamentos, adquirirás la capacidad de discernir patrones, identificar correlaciones significativas y extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos. Este conocimiento estadístico proporciona una base sólida para el desarrollo de habilidades analíticas y la toma de decisiones fundamentadas en el ámbito del Data Science.
|
|
Profundizaremos en la aplicación de la estadística en el ámbito del Data Science. Explorarás la realización de pruebas estadísticas, la interpretación de resultados y la utilización de técnicas para extraer información relevante de los datos. Durante el desarrollo de la asignatura, se enfatizará en cómo la estadística se convierte en una herramienta vital para descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas dentro de conjuntos de datos complejos. Se abordarán casos prácticos que ilustran la aplicación de los conceptos estadísticos en la resolución de problemas del mundo real en el ámbito del Data Science.
|
|
En esta asignatura nos adentraremos en el mundo del Big Data, abordando la gestión y el análisis de vastos conjuntos de datos. Exploraremos los desafíos y oportunidades inherentes al Big Data, así como las tecnologías fundamentales para su tratamiento. Al comprender las implicaciones y aplicaciones del Big Data, lestarás preparado para enfrentarte a los retos que plantea la era de la información masiva y aprovechar las oportunidades que ofrece este vasto campo de estudio y aplicación.
|
|
Las bases de datos son fundamentales en el ámbito del Data Science, ya que proporcionan un medio para almacenar y gestionar grandes volúmenes de información. En este tema introductorio, exploraremos los conceptos básicos de las bases de datos, su importancia en el contexto de la ciencia de datos y su aplicación en diversos escenarios.
|
|
En esta sección, exploraremos las principales arquitecturas de los sistemas Big Data, comprendiendo cómo se almacenan y procesan los vastos conjuntos de datos en estas plataformas. Se abordará en detalle la estructura y el funcionamiento de estas arquitecturas, así como las tecnologías clave que las respaldan. Al comprender estos aspectos fundamentales, dispondrás del conocimiento para enfrentarte a los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece el entorno del Big Data en la actualidad.
|
|
El Cloud Computing ha supuesto una revolución en la forma en que las empresas almacenan, procesan y acceden a los datos. En este tema, exploraremos los conceptos fundamentales del Cloud Computing,el por qué de su importancia en la ciencia de datos y sus diversas aplicaciones.
|
|
En el mundo real, los datos son diversos en términos de calidad, formato y estructura. Por lo tanto, es crucial saber identificar y manejar adecuadamente si nuestros datos son estructurados, no estructurados o semiestructurados. Aprenderás a trabajar con cada tipo de dato de manera eficiente, lo que te permitirá comprender las características únicas de cada uno de ellos y aplicar las estrategias adecuadas para su procesamiento y análisis. Al dominar estas habilidades, estarás mejor preparado para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que presentan los datos del mundo real en el ámbito del análisis de datos y el Data Science.
|
|
En el mundo real, los datos son diversos en términos de calidad, formato y estructura. Por lo tanto, es crucial saber identificar y manejar adecuadamente si nuestros datos son estructurados, no estructurados o semiestructurados. Los estudiantes aprenderán a trabajar con cada tipo de dato de manera eficiente, lo que les permitirá comprender las características únicas de cada uno y aplicar las estrategias adecuadas para su procesamiento y análisis. Al dominar estas habilidades, los estudiantes estarán mejor preparados para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que presentan los datos del mundo real en el ámbito del análisis de datos y el Data Science.
|
|
La capacidad de confeccionar conjuntos de datos propios es una habilidad fundamental para expandir la capacidad como Data Scientist. En este tema, se exploran las diversas técnicas para recopilar datos, como el uso de APIs, el web scraping y la extracción de datos de redes sociales. Aprenderás a evaluar y seleccionar la técnica más apropiada para cada caso, lo que te permitirá obtener datos relevantes y de alta calidad para sus análisis y proyectos de Data Science.
|
|
En este tema profundizaremos más en el uso de las Bases de Datos. Veremos cómo hay un amplio abanico de de posibilidades que hay que saber distinguir en qué caso se adecúan a nuestras necesidades.
|
|
El preprocesamiento de los datos se considera una de las etapas más importantes y laboriosas en una Pipeline de Ciencia de Datos. Te enseñaremos a preparar los datos para su análisis, incluyendo la limpieza, la transformación y la normalización. Además, aprenderás a evaluar la calidad de los datos y a corregir errores. Esta habilidad es crucial para garantizar la fiabilidad y la precisión de los análisis y modelos de Machine Learning.
|
|
En este tema se brinda un contexto sobre los orígenes de la Analítica Avanzada, los desafíos iniciales que enfrentaba y su evolución hasta el día de hoy. Se exploran los fundamentos históricos y conceptuales que han dado forma al campo de la Analítica Avanzada, así como las innovaciones tecnológicas y metodológicas que han permitido su desarrollo y expansión.
|
|
Descubrirás los diferentes tipos de problemas a los que puedes enfrentarte, así como sus principales características y cómo abordarlos. Aprenderás a validar la calidad de sus modelos desde un enfoque crítico y objetivo, lo que te permitirá evaluar la eficacia y la precisión de sus resultados. Mediante el análisis y la evaluación de la bondad de los modelos, estarás mejor preparado para tomar decisiones informadas y optimizar sus procesos de análisis de datos y modelado predictivo.
|
|
Este tema aborda de manera práctica las principales técnicas de Machine Learning, desde los fundamentos que sustentan esta área hasta los algoritmos que actualmente representan el estado del arte. Exploraremos las metodologías esenciales de aprendizaje automático, así como los algoritmos más avanzados utilizados en una variedad de aplicaciones. A través de ejercicios prácticos y estudios de casos, se fomentará la comprensión profunda de cómo aplicar estas técnicas para resolver problemas del mundo real y aprovechar al máximo el potencial del Machine Learning en diversas áreas y sectores.
|
|
El Deep Learning es un campo que está transformando los límites de las capacidades de la Inteligencia Artificial. En este tema, aprenderás de manera práctica los fundamentos que impulsan el funcionamiento de las Redes Neuronales, así como sus evoluciones más avanzadas. Se explorarán los principios subyacentes de las redes neuronales y se profundizará en las técnicas y conceptos avanzados del Deep Learning. A través de ejercicios prácticos y proyectos aplicados, adquirirás las habilidades necesarias para diseñar, implementar y optimizar modelos de Deep Learning para una variedad de aplicaciones en el mundo real.
|
|
En este tema, entenderás que no solo es crucial dominar la creación de modelos avanzados capaces de extraer información valiosa, sino que también es fundamental saber comunicar este conocimiento a través de visualizaciones de datos atractivas e informativas. Las visualizaciones efectivas no solo hacen que los datos sean más comprensibles, sino que también destacan patrones, tendencias y relaciones importantes de manera clara y accesible.
|
|
A través de ejemplos prácticos y casos de estudio, desarrollarás habilidades para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora en los datos empresariales, lo que te permitirá tomar decisiones informadas y estratégicas para el éxito organizacional.
|
|
Tableau es una poderosa herramienta de visualización de datos que permite crear visualizaciones interactivas y paneles de control dinámicos a partir de conjuntos de datos complejos. En este tema, introduciremos los conceptos básicos de Tableau y cómo utilizarlo para analizar y comunicar datos de manera efectiva.
|
|
Power BI es una plataforma de análisis de datos de Microsoft que permite a los usuarios visualizar y compartir datos de manera intuitiva y efectiva. En este tema, explicaremos los conceptos básicos de Power BI y cómo utilizarlo para crear informes interactivos, paneles de control dinámicos y análisis de datos avanzados.
|
|
En este tema, descubrirás cómo comunicar los resultados de sus análisis de datos de manera efectiva. Aprenderás a crear historias convincentes que transmitan tus ideas a la audiencia de manera clara y concisa. Se explorarán técnicas para estructurar y presentar la información de manera coherente y persuasiva, utilizando visualizaciones, narrativas y ejemplos prácticos.
|
|
Con los avances acelerados de la Inteligencia Artificial, la legislación en este ámbito está adquiriendo una relevancia cada vez mayor. En este tema, se presentan las bases que justifican la importancia de esta área y se analiza el estado actual de la legislación sobre Inteligencia Artificial. Se exploran los desafíos éticos, legales y sociales que surgen con el desarrollo y la implementación de sistemas de IA, así como las regulaciones y políticas en evolución destinadas a abordarlos.
|
|
El despunte de la Inteligencia Artificial está teniendo como consecuencia el uso cada vez más intensivo de recursos computacionales. Esto, junto a otros factores, hace que la sostenibilidad sea un tema cada vez más a tener en cuenta en el mundo del Data Science.
|
|
En este tema, aprenderás sobre los principales desafíos éticos a los que nos enfrentamos en el desarrollo y la implementación de la Inteligencia Artificial. Se explorarán cuestiones como la privacidad, el sesgo algorítmico, la transparencia y la responsabilidad en el diseño y uso de sistemas de IA. Al comprender estos retos éticos, estarás mejor preparado para abogar por prácticas éticas y responsables en el desarrollo y aplicación de la Inteligencia Artificial, contribuyendo así a un futuro más justo y equitativo para todos.
|
|
Aprenderás cómo estas tecnologías pueden beneficiar a las empresas al mejorar sus procesos y facilitar la toma de decisiones fundamentadas. Se analizarán casos de estudio y ejemplos prácticos que ilustran cómo el Data Science y la Inteligencia Artificial pueden ser aplicados en sectores como la salud, el comercio electrónico, las finanzas, la manufactura y muchos otros.
|
|
En este tema, se abordará el ciclo de vida para la planificación y ejecución de proyectos de Inteligencia Artificial. Aprenderás a definir los objetivos del proyecto, seleccionar las herramientas adecuadas y gestionar el equipo de trabajo de manera efectiva. Se explorarán las diferentes etapas del ciclo de vida del proyecto, desde la concepción hasta la implementación y el mantenimiento, centrándose en las mejores prácticas para garantizar el éxito del proyecto.
|
|
Aprenderás a utilizar metodologías como Scrum y Kanban para trabajar de forma eficiente y adaptable. Se explorarán los principios y prácticas fundamentales de estas metodologías, así como su aplicación en proyectos de Inteligencia Artificial. Adquirirás habilidades para gestionar equipos, establecer prioridades y adaptarse a los cambios de manera ágil y efectiva, lo que te permitirá llevar a cabo proyectos de IA de manera exitosa en entornos dinámicos y exigentes.
|
|
Se espera un rápido avance en las tecnologías digitales. Por esta razón, los estudiantes de la escuela disfrutarán de acceso continuo a actualizaciones y novedades de manera indefinida.
Nuestro canal privado conecta directamente a todos los antiguos alumnos, docentes y empresas para que puedan comunicarse fácilmente. También se organizan eventos virtuales y presenciales para la comunidad.
Gracias a nuestros acuerdos estratégicos, podemos brindar emocionantes oportunidades de empleo y la opción de realizar prácticas laborales, ya sea durante el curso o después de su finalización.
Apoyamos a los estudiantes en la transformación de sus proyectos finales de máster en startups. Ofrecemos mentores, acceso a inversores y la colaboración de desarrolladores para la creación del producto mínimo viable.
En EBIS estamos comprometidos con el crecimiento profesional de nuestros estudiantes incluso después de terminar el máster. Por ello, les damos acceso antes, durante y hasta un año después de finalizar los estudios a un conjunto de formaciones y certificados profesionales con alta demanda en el mercado laboral.
Desactiva el AdBlock para poder solicitar información a través del formulario.
No es necesario tener experiencia previa en programación ni estadística. El máster incluye un módulo de Prework, ideal para esos estudiantes que no disponen de conocimientos previos en estas áreas, que les permitirá consolidar una base de conocimientos en programación Python, matemáticas y estadística que les resultirá muy útil para poder seguir el máster de forma adecuada.
Los graduados pueden acceder a roles como Data Scientist, Data Analyst, Ingeniero de Machine Learning, Consultor de Inteligencia Artificial, y otros puestos relacionados con el análisis y la explotación de datos en diversos sectores como banca, salud, retail, y tecnología.
Los estudiantes cuentan con tutorías personalizadas, acceso a foros de discusión, y soporte técnico continuo.
Al finalizar el máster, además de obtener la doble titulación en Data Science e Inteligencia Artificial, emitida por EBIS y la Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ), los estudiantes también reciben certificaciones adicionales. Durante el programa, tienen la oportunidad de obtener el certificado de Microsoft en Azure AI Fundamentals y el certificado en liderazgo otorgado por Harvard Business Publishing Education (Harvard ManageMentor® - Leadership). Además, se ofrecen formaciones y certificados complementarios que los estudiantes podrán realizar una vez concluido el máster, permitiéndoles ampliar su perfil profesional en las áreas que más les interesen.
Centro inscrito en el Registro Estatal de Entidades de Formación en virtud de la ley 30/2015
EBIS EDUCATION SL, B67370601© 2024 EBIS Business Techschool, C. Agustín Millares, 18, 35001 Las Palmas de Gran Canaria