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Máster en Data Science: para el nuevo profesional en la analítica de datos

Ante la necesidad de contar con los mejores profesionales que sean capaces de conseguir conocimientos válidos de todas las fuentes de información que conformen los objetivos del negocio, la Universidad de Alcalá pone a disposición el Máster en Data Science. Estos especializados estudios están dirigidos a todas las personas que tengan como objetivo la idea de trabajar como profesionales de datos (Data Scientist) y todos aquellos que deseen orientar y ampliar los conocimientos de su carrera hacia el análisis de datos.

De acuerdo con las cifras que ofreció LinkedIn, esa red social para especialistas incluyó dentro de su lista de las 25 profesiones más demandadas en 2016 al Data Scientist en el primer lugar, lo que confirma que los profesionales de los datos se encuentran integrados entre los perfiles con más demanda hoy en día.

Ventajas de formar parte de Data Science

La característica que destaca el Master Data Science, que podrás comprar en esta web: https://www.master-data-scientist.com/ es que al alcanzar el título académico del curso los participantes podrán comenzar sus estudios en las carreras de Data Scientist, Business Intelligence, Business Analyst, Chief Data Officer, Social Media Strategist, o Marketing Manager, entre otras especializaciones.

Los estudiantes del máster pueden escoger entre las dos modalidades de asistencia que se ofrecen. Una de ellas es la metodología Flipped Classroom, es decir, clase Invertida que permite realizar el estudio en un horario semipresencial y con clases presenciales los días sábados cada 15 días. La otra es la metodología Global que consta de una formación online y al final del programa se acude a una fase presencial intensiva por varios días consecutivos.

Formación académica de excelencia

El máster inicia en el mes de noviembre de este año y finaliza en julio de 2019, ofreciéndose nueve módulos que permiten compatibilizar la formación del estudiante en conjunto con su jornada de trabajo a través de una eficiente y novedosa metodología de formación. Se garantiza la preparación amplia con un total de 60 créditos ECTS para convalidar efectivamente todas las asignaturas y así cumplir con una profunda educación en el área.

También el máster en Data Science ofrece un primer módulo de adaptación con el objetivo principal de nivelar a todos los diferentes perfiles de los estudiantes y orientarlos en la preparación previa para el beneficio de los contenidos. El máster Data Analytics tiene un método docente que se basa en la contextualización, al igual que la práctica en casos reales y en los problemas de negocio al utilizar las tecnologías y las herramientas de manera eficaz desde el principio del programa.

El excelente claustro docente del Máster en Data Science muestra la vinculación entre la universidad de Alcalá y las grandes empresas, porque está integrado por profesionales originarios de ambos entornos. El continuo enriquecimiento educativo le permitirá a los estudiantes ponerse en contacto con el sector profesional a través de múltiples participaciones en seminarios y en actividades extracurriculares que les ayudarán en su correcta preparación.

Programa del máster

El programa se inicia en el Módulo 0 que es el período en el que los estudiantes se ponen al día con los conocimientos básicos de programación, bases de datos, manejo de máquinas virtuales y conocer los diversos protocolos de Internet.

El Módulo I consta de la gestión y los negocios basados en datos como los conceptos de Big Data, las herramientas y los métodos referentes al Data Science, al igual que la gestión de equipos ágiles.

En el Módulo II a los participantes se les provee de diferentes herramientas de análisis, con la explicación de los entornos de Data Science por medio de la aplicación de gráficos estadísticos y estáticos, preparación y limpieza de datos.

Mientras que en el módulo III se enseñarán las diferentes estadísticas descriptivas y técnicas de estudio a través de la inferencia de esquemas y de análisis de correlación, machine learning aplicado y las herramientas de visualización de datos.

Por su parte el Módulo IV engloba las técnicas de análisis avanzadas por medio de estudios de series temporales, indicadores y medidas en los modelos de grafos, detección de subredes y algoritmos de ranking.

El Módulo V consta de la paralelización de los datos a través de las herramientas de pipelining de datos, tipos de servicios de la nube, al igual que streaming y datos realizados en tiempo real.

En el módulo VI se tratarán los temas de gestión y almacenamiento de datos por medio de la definición y consultas de datos en los diferentes lenguajes, los modelos de base de datos NoSQL, obtención de datos externos y datos abiertos.

La analítica aplicada y la presentación de datos se explicarán en el módulo VII por medio de la aplicación de diferentes dominios y zonas de negocios de Bussines Analytics, así como el storytelling de datos.

El módulo VIII constará de las técnicas de análisis avanzadas de nivel II, período en que se expondrán los modelos avanzados del máster machine learning, las técnicas y los problemas avanzados en los análisis de datos y las plataformas de entrenamiento de machine learning con optimización de hardware.

Mientras, en el módulo IX se tratará la analítica escalable por medio de la paralelización de procesos de evaluación y entrenamiento, al igual que las plataformas de software de integración de la analítica en entornos empresariales.

Por último el estudiante deberá presentar un proyecto final del máster relacionado con el análisis de datos para concluir con la educación del curso especializado.

Digital de León