Máster online en Data Science
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Modalidad:
Online
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Duración
8 meses
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Acceso a
Bolsa de empleo
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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
Harvard reconoció a la ciencia de datos como el trabajo más sexy del siglo XXI debido principalmente a la necesidad de analizar los datos de las compañías para mejorar la toma de decisiones en todas las áreas.
Con este máster de Ciencia de Datos aprenderás las técnicas más avanzadas de análisis de datos con Python, Deep Learning, Spark, Business Intelligence, SQL, visualización de datos con Tableau y Power BI… todo ello con profesores con amplia experiencia que actualizan la formación cada año para adaptarse a lo que buscan las empresas y con una metodología práctica.
La metodología práctica del programa te permitirá aplicar lo aprendido desde el primer día. Además, el máster incluye un enfoque especial en IA Generativa, proporcionándote las habilidades necesarias para aprovechar al máximo los datos.
Además, aprenderás a utilizar con soltura las herramientas más demandadas en las ofertas de empleo: Python, Power Bi, Big Query, SQL, y Tableau.
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Python -
Power Bi -
Google Big Query -
SQL -
Tableau -
Lang Chain -
Ollama
Al terminar esta formación, recibirás un título propio de Máster en Data Science, emitido por KSchool.
Empezarás tu carrera de Data Science trabajando como Data Scientist, Business Analyst, Data Engineer o Data Business Consultant, entre otros puestos altamente demandados por las empresas.
Por qué estudiar el Máster en Data Science
- Aprenderás a escribir tu propio código para analizar enormes cantidades de datos.
- Conocerás el lenguaje de entornos distribuidos Spark para entrenar modelos de Machine Learning.
- Sabrás sacarle el máximo partido a los datos y a la información que proporcionan.
- Conocerás el proceso completo de la ciencia de datos: recogida, limpieza, análisis y presentación.
- Comprenderás las principales técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Descubrirás la metodología de modelado más exitosa en la ejecución de proyectos de Ciencia de Datos.
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Inicio
4 de noviembre
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Duración
8 meses
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Horarios
M, X y J: 19h-21h
Temario
- Introducción al Máster
- Introducción a Python
- Python para Data Science
- Visualización de datos con Python
- Estadística
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Model Performance
- Metodología
- Sistemas de recomendación
- Series temporales
- Deep Learning
- Procesamiento del Lenguaje Natural
- IA Generativa
- Data Science con consultas SQL
- Entornos distribuidos Spark
- Visualización de datos con Tableau
- Inteligencia de negocio
- Data Science in business
- Competición analítica
- Trabajo de Fin de Máster – TFM
Hasta el 31 de agosto
25% de descuento
Nuestros alumnos trabajan en:
Profesores de nuestra escuela Data Science:
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Antonio Pita Lozano
Consultor y Asesor de Inteligencia Artificial
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Wojtek Hejna
Strategic Cloud Engineer en Google
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Anahí Martín
Senior Data Analyst of Web3, Metaverse & Network Tokenization
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Anna Renau
Data Scientist
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Alejandro Vidal
Chief Data Officer
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Raúl Marcos Alonso
Colegio Agustinas Misioneras
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Daniel Barrueco
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Álvaro Romo Herrero
Seguros Santalucía
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Juan Pedro Bretti
Repsol
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Álvaro Capell
Telefónica
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Santiago Rodriguez
Telefónica
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Daniel Sierra
FITIZENS
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Antonio Carlos Rodríguez
UST Global
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:
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¿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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