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Máster online en Data Science

  • Modalidad:

    Online

  • Duración

    8 meses

  • Acceso a

    Bolsa de empleo

  • Bonificable

    FUNDAE

  • Máster liderado por Antonio Pita, mejor Data Analyst de España en 2016
  • Incluye formación en Python, Estadística y Deep Learning
  • Enfoque especial en IA Generativa

Fórmate como Data Scientist y conviértete en una figura clave para las empresas

El Máster en Data Science te prepara para dominar las técnicas y tecnologías más avanzadas de análisis de datos e Inteligencia Artificial. Una formación práctica, diseñada para que respondas a las demandas del mercado laboral

Aprenderás: Estadística, Machine Learning, SQL, Business Intelligence, Python y Spark. Trabajarás con los algoritmos más potentes de IA, como XGBoost, LightGBM y Deep Learning, aplicados a texto e imágenes. Además, dominarás Inteligencia Artificial Generativa, con LLMs y Agentes Inteligentes, y la visualización de datos con Tableau y Power BI, clave para tomar decisiones estratégicas.

Descubre qué hace un científico de datos: extraer, procesar, analizar y modelar datos para crear soluciones empresariales. Domina todas las fases de un proyecto de datos y comunica tus resultados con visualización y storytelling.

Utiliza con soltura las herramientas más demandadas en las ofertas de empleo.

  • Power Bi
  • GoogleBigQuery
  • SQL
  • Tableau
  • Lang Chain
  • Ollama
  • Spark
  • XGBoost
  • LightGBM

Al finalizar, estarás listo para ocupar posiciones clave como Data Scientist, Business Analyst, Data Engineer o Data Business Consultant, perfiles muy demandados en la era del Big Data y la Transformación Digital.

Recibirás un título propio de Máster en Data Science, emitido por KSchool, que certifica tus competencias y abre las puertas a las oportunidades profesionales más solicitadas.

Por qué estudiar el Máster en Data Science

  1. Aprenderás a escribir tu propio código para analizar enormes cantidades de datos.
  2. Conocerás el lenguaje de entornos distribuidos Spark para entrenar modelos de Machine Learning.
  3. Sabrás sacarle el máximo partido a los datos y a la información que proporcionan.
  4. Conocerás el proceso completo de la ciencia de datos: recogida, limpieza, análisis y presentación.
  5. Comprenderás las principales técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  6. Descubrirás la metodología de modelado más exitosa en la ejecución de proyectos de Ciencia de Datos.
  • Inicio

    21 de abril

  • Duración

    8 meses

  • Horarios

    M, X y J: 19h-21h

Temario

  1. Introducción al Máster
  2. Introducción a Python
  3. Python para Data Science
  4. Visualización de datos con Python
  5. Estadística
  6. Aprendizaje supervisado
  7. Aprendizaje no supervisado
  8. Model Performance
  9. Metodología
  10. Sistemas de recomendación
  11. Series temporales
  12. Deep Learning
  13. Procesamiento del Lenguaje Natural
  14. IA Generativa
  15. Data Science con consultas SQL
  16. Entornos distribuidos Spark
  17. Visualización de datos con Tableau
  18. Inteligencia de negocio
  19. Data Science in business
  20. Competición analítica
  21. Trabajo de Fin de Máster – TFM

Hasta el 15 de enero

35% de descuento

    Solicita más información

    Acepto que el asesor también me contacte a través de
    Deseo recibir información, también por WhatsApp, de KSCHOOL y otras empresas educativas del Grupo Proeduca.

    Personaliza tu formación con una certificación americana

    Gracias al convenio entre KSchool y MIU City University Miami (EEUU), puedes formarte en una institución estadounidense con una beca de hasta el 40% en tu certificación. Internacionaliza tu perfil profesional con el:

    Máster en Data Science + Digital Project Managemenent

    • Lidera proyectos digitales con gestión, tecnología y visión de negocio usando metodologías ágiles, PMP, ISO e ITIL.
    • Programas con los que trabajarás: Trello, Asana, Scrum y Kanban.

    Nuestros alumnos trabajan en:

    Profesores de nuestra escuela Data Science:

    • Antonio Pita Lozano

      Líder Global de Advanced Business Analytics

    • Wojtek Hejna

      Strategic Cloud Engineer en Google

    • Anahí Martín

      Senior Data Analyst of Web3, Metaverse & Network Tokenization

    • Anna Renau

      Data Scientist

    • Alejandro Vidal

      Chief Data Officer

    • Raúl Marcos Alonso

    • Daniel Barrueco

    • Álvaro Romo Herrero

    • Juan Pedro Bretti

    • Álvaro Capell

    • Santiago Rodriguez

    • Daniel Sierra

    • Antonio Carlos Rodríguez

    Formas de pago y financiación

    • Pago único

      Descuento adicional

    • Hasta 18 cuotas

      Pago aplazado en cómodas cuotas

    • Financiación con Kschool

      Estudiamos tu caso para ofrecerte la mejor financiación

    Bonificable con fundae

    Ayudas y becas disponibles

    Este Máster SEO es bonificable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE, antigua FUNDACIÓN TRIPARTITA). Si estás interesado coméntanoslo al hacer tu inscripción. Desde KSchool nos encargamos de la gestión.

    Preguntas frecuentes:

    • ¿Cuál es el sueldo medio de un Data Scientist?

      Los Data Scientists tienden a recibir salarios competitivos debido a la demanda creciente de profesionales en este campo.. Un perfil junior de Data Sciencist está entre 23K y 32K y senior entre 45K y 65K, según datos Glassdoor. La demanda de Data Scientists sigue en aumento, lo que podría influir positivamente en los salarios en este campo.
    • ¿En qué se diferencia un Data Science y un Data Analyst?

      En términos generales, un Data Scientist se centra en abordar problemas complejos utilizando técnicas avanzadas como el modelado predictivo y el machine learning, con habilidades de programación avanzadas. Por otro lado, un Data Analyst se enfoca en analizar datos de manera descriptiva, utilizando habilidades de programación más básicas, para proporcionar informes y visualizaciones que respalden la toma de decisiones basada en datos. Ambos roles son complementarios, pero difieren en su alcance y enfoque dentro del campo de la ciencia de datos
    • ¿Qué diferencia hay entre Analítica Digital y Data Science ?

      En el campo de la Ciencia de Datos, es crucial poseer habilidades en matemáticas y programación para aprovechar al máximo el aprendizaje. Estas capacidades son fundamentales para gestionar análisis de datos a gran escala y desarrollar modelos predictivos, entre otros aspectos. Por otro lado, para iniciarse en el Máster de Analítica Digital no se requiere previamente conocimiento específico, ya que el programa está diseñado para proporcionar todas las herramientas necesarias para optimizar el uso de datos, principalmente digitales. Durante el curso, tendrás la oportunidad de examinar datos en línea y realizar proyecciones. Sin embargo, si aspiras a expandir tu análisis incluyendo datos de fuentes diversas, contarás con opciones adicionales a Excel, como Python, R y SQL, para maximizar el valor de dichos datos.

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