Máster universitario de Ciencia de datos (Data science)
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La opción de estudiar desde casa, gestionando tu tiempo puede asustar al principio pero resulta muy interesante. El nivel es elevado y tocas tecnologías punteras. Lo recomiendo
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Que aunque no dispongamos de todo el material prometido tenemos lo último y la cantidad de clases prácticas.
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Master oficial
En línea
Descripción
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Tipología
Master oficial
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Metodología
En línea
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Inicio
15/09/2021
La ciencia de datos o análisis de datos, descrito con diferentes términos (data science, big data, data analysis), es actualmente el área con más demanda de profesionales calificados de todo el mundo. Es por eso que la UOC ha diseñado el Máster Universitario de Ciencia de datos (Data science), para poder satisfacer la demanda de dichos profesionales. Además, gracias a la modalidad online en la que se imparte, podrás estudiar cómodamente desde donde desees.
El programa formativo está diseñado para que el alumno pueda especializarse en aquellos aspectos del análisis de datos que más le interesen: análisis de datos en entornos de Big Data, procesamiento de textos, análisis de redes sociales o datos en entornos geolocalizados. Durante la formación, tendrás acceso a recursos materiales elaborados por la UOC, específicos para este máster, o externos y de calidad.
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Precisiones importantes
¿Qué objetivos tiene esta formación?:
El máster universitario de Ciencia de datos tiene como objetivo formar a especialistas capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias como, por ejemplo, las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología, entre otras muchas.
¿Esta formación es para mí?:
PERFILES DE INGRESO RECOMENDADOS:
El perfil de ingreso recomendado de los estudiantes del máster universitario son titulados en:
- Grado de Ciencia de Datos, Data Science o equivalente.
- Grado, ingeniería o ingeniería técnica de Informática o de Telecomunicación.
- Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del área de ingeniería.
- Grado, licenciatura o diplomatura del área de matemáticas y física.
Se recomienda un nivel de competencia en lengua inglesa equivalente al B2 del Marco común europeo de referencia para las lenguas.
Requisitos: El perfil de ingreso recomendado de los estudiantes del máster universitario son titulados en: Grado de Ciencia de Datos, Data Science o equivalente Grado, ingeniería o ingeniería técnica de Informática o de Telecomunicación Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del área de ingeniería Grado, licenciatura o diplomatura del área de matemáticas y física También pueden acceder titulados en otras áreas, siempre y cuando tengan en cuenta que necesitarán un esfuerzo adicional para alcanzar las competencias del programa. (Complementos de formación).
Para realizar este curso debes tener uno de estos niveles de estudios: Grado universitario, Master, Doctorado
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
Materias
- Data mining
- Diseño de bases de datos
- Análisis de datos
- datos
- Bases de datos
- Minería de datos
- Big Data
- Visualización de datos
- Periodismo de datos
- Ciclo de vida de los datos
- Ciencia de datos
- Datos geoespaciales
- Data science
- Arquitecturas de bases de datos
- Bases de datos analíticas
- Bases de datos no tradicionales
- Data mining
- Bases de datos no tradicionales
- Data mining
- Bases de datos no tradicionales
- Bases de datos no tradicionales
- Bases de datos no tradicionales
- Bases de datos no tradicionales
- Bases de datos no tradicionales
Programa académico
- Fundamentos de la ciencia de datos
- Tipología y ciclo de vida de los datos
- Arquitecturas de bases de datos no tradicionales
- Estadística avanzada
- Modelos avanzados de minería de datos
- Visualización de datos
- Trabajo final de máster
- Análisis de sentimientos y redes sociales
- Análisis de datos geoespaciales
- Análisis de datos en entornos big data
- Bases de datos analíticas
- Periodismo de datos
Complementos de formación
Con el objetivo de nivelar los conocimientos de los estudiantes, se prevé la superación de asignaturas de complementos de formación obligatorios, en función de la titulación de origen de cada estudiante.
Grado de Ingeniería Informática, Ingenierías e Ingenierías Técnicas de Informática.
- Minería de datos (solo si el estudiante no la ha cursado en el grado).
- Diseño y construcción de almacén de datos
Grado de Tecnologías de Telecomunicación, Ingenierías e Ingenierías Técnicas de Telecomunicación.
- Minería de datos
- Diseño y construcción de almacén de datos
- Grafos y complejidad
- Programación en Python
Grado o licenciatura de Matemáticas, o de Física.
- Minería de datos
- Diseño y construcción de almacén de datos
- Programación en Python
- Diseño de bases de datos
- Administración de redes y sistemas operativos
Grado o licenciatura de Economía, Administración y Dirección de Empresas, Marketing o Investigación y Técnicas de Mercado, y Diplomatura en Ciencias Empresariales.
- Grafos y complejidad
- Fundamentos de programación
- Prácticas de programación
- Programación en Python
- Diseño de bases de datos
- Diseño y construcción de almacén de datos
- Minería de datos
- Administración da redes y sistemas operativos
Grado de Información y Documentación,Licenciatura de 2º ciclo de Información y Documentación, Diplomatura de Biblioteconomía y Documentación.
- Estadística
- Álgebra
- Grafos y complejidad
- Fundamentos de programación
- Prácticas de programación
- Programación en Python
- Diseño y construcción de almacén de datos
- Minería de datos
- Administración de redes y sistemas operativos
Otras titulaciones
- Diseño de bases de datos
- Estadística
- Álgebra
- Grafos y complejidad
- Fundamentos de programación
- Prácticas de programación
- Programación en Python
- Diseño y construcción de almacén de datos
- Minería de datos
- Administración de redes y sistemas operativos
Información adicional
Fraccionamiento del pago en cuotas
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