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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

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.

  • Phyton
  • 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

  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

    23 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 16 de mayo

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    DIGITAL SCHOOL, S.L.U. (en adelante, "KSCHOOL"), tratará los datos de carácter personal que usted ha proporcionado con la finalidad de: atender a su solicitud de información, reclamación, duda o sugerencia que realice sobre los productos y/o servicios ofrecidos por KSCHOOL, incluido por vía telefónica, o, si lo consiente, a través de WhatsApp, así como para mantenerle informado de nuestra actividad.

    Usted podrá revocar el consentimiento otorgado, así como ejercitar los derechos reconocidos en los artículos 15 a 22 del Reglamento (UE) 2016/679, mediante solicitud dirigida en C/ Zurbano, nº73, 28010, Madrid, o a la siguiente dirección de correo electrónico lopd@kschool.com, identificándose debidamente. Si lo desea, puede consultar información adicional y detallada sobre protección de datos en el siguiente enlace.
    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.

    Nuestros alumnos trabajan en:

    Profesores de nuestra escuela Data Science:

    • Antonio Pita Lozano

      Consultor y Asesor de Inteligencia Artificial

    • 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

    • Beñat San Sebastian

      Data Scientist & Innovation Manager en LLYC

    • 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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