Maestría en Data Science

Presentación del Máster en Data Science

Las empresas han ido recopilando cada vez más datos de sus operaciones, que deben conservarse y procesarse para obtener información valiosa que les ayude a mejorar sus procesos de producción.

La empresa que pueda aplicar estos cambios ganará ventaja sobre sus competidores, lo que le ayudará a alcanzar el éxito comercial.

En la actualidad, uno de los puestos más solicitados es el de científico de datos, cuyo trabajo consiste en procesar grandes cantidades de datos para descubrir información valiosa que pueda conducir al éxito.

Los científicos de datos se encuentran entre los cinco puestos más solicitados en todo el mundo, tanto por las grandes empresas como por los gobiernos.

El programa de Máster en Ciencia de Datos está diseñado para ayudarte a obtener una ventaja profesional en este campo tan codiciado. Con la ayuda de profesionales del sector, llegarás a dominar todos los conceptos, herramientas y estrategias necesarios para gestionar eficazmente proyectos de Big Data.

Esto incluye los elementos básicos de Big Data (Hadoop), procesamiento de datos (Hive, Spark, etc.), almacenamiento de datos NoSql y análisis (aprendizaje automático, construcción de modelos, representación visual, etc.).

El plan de estudios del Máster en Ciencia de Datos está organizado de la siguiente manera:

Sección 1: Conocimiento de la tecnología

En esta sección, comprenderemos las ideas que subyacen a la organización de Big Data y Analytics. También explicaremos la noción de computación distribuida y sus ventajas, además de las herramientas fundamentales utilizadas para procesar y examinar grandes cantidades de información.

Además, repasaremos las herramientas vitales que garantizarán el éxito potencial de un proyecto, en términos de procesamiento y análisis (Hadoop, Hive, Spark, Kafka, MongoDB, etc…).

Sección 2: Comprensión analítica

Esta sección sirve como punto de partida para los proyectos analíticos, proporcionando instrucción sobre los principales lenguajes de programación empleados en Ciencia de Datos: Python y R. Explica cómo construir un entorno funcional para las actividades de Ciencia de Datos utilizando las aplicaciones Jupyter y Anaconda. Además, cubre los conceptos básicos del modelado de datos para el análisis descriptivo y predictivo, las principales herramientas de cuadros de mando y descubrimiento de datos, y los principales algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, con consejos sobre cómo evitar errores al crear modelos predictivos.

Sección 3: Equipamiento para la ciencia de datos

En este campo práctico se mostrarán las principales librerías utilizadas para el procesamiento de datos en memoria, haciendo especial hincapié en pandas como base del trabajo previo a cualquier librería de modelado estadístico.

Posteriormente, se estudiarán en profundidad las librerías más críticas para la formación de modelos de Machine Learning, como scikit-learn o xgboost.

A continuación, se mostrarán varias opciones para conectar entornos analíticos basados en Python con el entorno Hadoop Big Data, terminando con algunas herramientas de visualización científica (matplotlib, plotly) y orquestación de procesos para desplegar modelos de Machine Learning en el uso del mundo real, por ejemplo Apache Airflow.

Región 4: Creación de una iniciativa Big Data

En esta última área de estudio, los alumnos estarán capacitados para comenzar desde cero un proyecto de Big Data (desde su definición, diseño y desarrollo), con casos reales que les sirvan de guía para su Trabajo Fin de Máster (TFM).

Objetivos del Máster

Los objetivos principales del Máster en Ciencia de Datos son:

• Conocer a fondo la arquitectura de Big Data, así como todas las herramientas necesarias para la manipulación de datos.
• Utilizar Big Data para beneficiarse de Data Science, utilizando las herramientas esenciales de un científico de datos. Aprender a utilizar, analizar y explotar los datos.
• Tomar decisiones basadas en la evaluación de Big Data, Web Analytics y Data Science.

Salidas Profesionales del Máster

Los que terminan este curso tienen ventaja, ya que entienden que forman parte de una de las industrias de más éxito en la actualidad y en un futuro previsible. De hecho, en la actualidad existe una oferta de empleo en este sector que no puede ser cubierta por los profesionales ya existentes.

Destinatarios del Máster

Personas que tienen cierta experiencia en habilidades técnicas y analíticas y buscan mejorar estas habilidades para obtener éxito en el campo de Big Data o Data Science.

El objetivo es tener una visión global del tema. La audiencia prevista está formada por personas con conocimientos de programación y una comprensión básica de las matemáticas.

Conclusión

La Ciencia de Datos forma parte de la Nueva Economía de Datos, uno de los términos más buscados en internet.

La nueva economía de los datos está impulsada por las crecientes cantidades de datos que generan, a los que acceden y que gestionan las organizaciones, que necesitan enriquecer estos datos con información útil y procesable para gestionar sus negocios.

El rápido crecimiento de las actividades de gestión de datos, junto con la necesidad de científicos de datos, que son necesarios para analizar y procesar los datos, está dando lugar a una demanda sin precedentes de profesionales que puedan dominar el arte de extraer valor de los datos.

En lo que respecta a la ciencia de datos, la demanda no hará sino aumentar a medida que se incremente el volumen de datos y las empresas traten de aprovecharlos para mejorar sus operaciones.

Las habilidades de un científico de datos están muy solicitadas, al igual que las herramientas necesarias para acceder a los datos, procesarlos y gestionarlos. Con el crecimiento de los negocios basados en datos, las organizaciones necesitan crear instalaciones de gestión de datos y aprovechar la Ciencia de Datos para mejorar la calidad de la toma de decisiones y las operaciones empresariales.

Temario

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