Maestría en Data Science

Presentación del Máster en Data Science

Las empresas recopilan cada vez más datos de sus operaciones, que necesitan almacenar y analizar para obtener información valiosa que les ayude a perfeccionar sus procesos de producción.

Las organizaciones que consigan introducir esas mejoras tendrán una ventaja competitiva, lo que las preparará para el éxito.

En la actualidad, uno de los puestos más solicitados es el de científico de datos. Es el responsable de analizar la gran cantidad de datos para descubrir perspectivas valiosas que puedan ayudar a la organización a alcanzar el éxito.

Muy solicitado tanto por empresas multinacionales como por organismos públicos, el científico de datos es uno de los cinco puestos más demandados en todo el mundo.

Nuestro programa de Maestría en Ciencia de Datos le proporcionará las habilidades necesarias para construir una carrera exitosa en este campo codiciado.

Con la guía de expertos de la industria, dominarás los conceptos técnicos y analíticos y las herramientas necesarias para gestionar eficazmente un proyecto de Big Data: el núcleo de Big Data (Hadoop), procesamiento de datos (Hive, Spark, etc.), almacenamiento de datos NoSql y análisis (aprendizaje automático, creación de modelos, visualización, etc.).

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

Sección 1: Comprensión de conceptos tecnológicos

Esta región ofrecerá un resumen de la estructura de Big Data y Analytics. Se aclarará la noción de computación distribuida, así como las ventajas que proporciona y se presentarán los principales instrumentos empleados para procesar y examinar grandes cantidades de datos.

Además, se explorarán las herramientas necesarias que nos ayudarán a abordar un proyecto con el máximo potencial de éxito, tanto en el apartado de procesamiento como en el analítico (Hadoop, Hive, Spark, Kafka, MongoDB, etc…).

Sección 2: Conocimientos analíticos

En esta sección se sientan las bases de los esfuerzos analíticos, comenzando por el estudio de los lenguajes de codificación clave para los proyectos de Ciencia de Datos: Python y R. También descubrirá cómo construir un entorno de Ciencia de Datos completamente funcional utilizando Jupyter y Anaconda. A continuación, entenderá las ideas centrales del modelado de datos para el análisis explicativo y predictivo, se familiarizará con las principales herramientas de cuadros de mando y exploración de datos, y comprenderá los principales algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, así como los mejores métodos para evitar errores al construir modelos predictivos.

Sección 3: Instrumentos para el análisis de datos

En este campo, eminentemente práctico, se conocerán las principales librerías de procesamiento de datos en memoria, prestando especial atención a pandas, que es la base de cualquier librería de modelado estadístico.

Posteriormente, se explorarán en detalle las librerías más críticas para la creación de modelos de Machine Learning, como scikit-learn y xgboost. Posteriormente, se mostrarán diferentes métodos para enlazar entornos analíticos basados en Python con el ecosistema Big Data de Hadoop.

Por último, se discutirán algunas herramientas de visualización científica (matplotlib, plotly) y de orquestación de procesos para poner en marcha modelos de Machine Learning, como Apache Airflow.

Creación de un proyecto Big Data en el Área 4

En la parte final del curso, el estudiante aprenderá a iniciar un proyecto de Big Data desde cero, incluyendo la definición, el diseño y la implementación. Además, se utilizarán aplicaciones del mundo real para proporcionar orientación en la creación del proyecto final de tesis de máster del estudiante.

Objetivos del Máster

Los objetivos principales del Máster en Ciencia de Datos son:

• Dominar la arquitectura de Big Data y las herramientas necesarias para el análisis y la manipulación de datos.
• Aprovechar los Big Data para lograr los mayores rendimientos mediante Data Science, utilizando las herramientas esenciales de un científico de datos.
• Adquirir conocimientos sobre el uso, el análisis y la manipulación de datos.

  Tomar decisiones mediante la evaluación de Big Data, Web Analytics y Data Science.

Salidas Profesionales del Máster

Las personas que terminan este programa educativo tienen el beneficio de entender que están en una de las profesiones con más potencial ahora mismo y en el futuro mercado laboral. Tanto es así que hay una vacante de empleo que no puede ser cubierta por los profesionales existentes en el campo.

Destinatarios del Máster

El objetivo principal son las personas que, tanto en el mundo académico como en el laboral, desean mejorar o reforzar sus capacidades técnicas y analíticas para desarrollar una carrera de éxito en Big Data o Data Science.

También se incluye a aquellos que ya poseen alguna competencia en analítica, pero que les gustaría aumentar sus habilidades técnicas para obtener una comprensión completa e integral de la escena de Big Data.

En general, las personas a las que va dirigido este curso son aquellas con cierto nivel de conocimientos de programación y comprensión de conceptos matemáticos.

Temario

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