Máster en Data Science
TEP INSTITUTE OF SCIENCE AND TECNOLOGY, S. L.Máster online
Precio a consultar
Duración : 11 Meses
Estudiar este Máster en Data Science te posicionará como un profesional capaz de integrar y liderar proyectos de IA, transformar operaciones empresariales y desarrollar soluciones innovadoras que aborden tanto desafíos técnicos como estratégicos.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
El diseño de los objetivos de aprendizaje del máster busca proporcionar una base sólida tanto en los principios teóricos como en sus aplicaciones prácticas específicas: • Adquirir habilidades prácticas en inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data, esenciales para navegar y liderar en la economía digital actual. • Aprender a implementar estrategias efectivas de transformación digital que puedan modernizar operaciones, aumentar la eficiencia y mantener a las empresas competitivas. • Aprender a diseñar e implementar soluciones de inteligencia artificial que se ajusten a las necesidades específicas de diferentes sectores, maximizando la relevancia y el impacto de las intervenciones tecnológicas. • Domina las técnicas avanzadas de manejo, procesamiento y visualización de datos para extraer valor estratégico y tomar decisiones basadas en análisis complejos y precisos. • Entiende y aplica la legislación vigente en ciberseguridad para proteger datos y sistemas, un requisito esencial en todas las industrias que manejan información sensible.
A quién va dirigido
Este máster está diseñado para ser interdisciplinario y aborda tanto aspectos técnicos como estratégicos de la IA y la Ciencia de Datos. Podrán beneficiarse de este programa: • Profesionales de TI y Software: Ingenieros de software, desarrolladores y profesionales de TI que buscan especializarse en IA y data science. • Analistas y Científicos de Datos: Analistas que deseen profundizar sus conocimientos en técnicas avanzadas de machine learning, big data, y análisis prescriptivo para aportar un mayor valor estratégico a sus roles. • Profesionales del Sector de la Consultoría: Consultores que necesiten adquirir competencias avanzadas en IA y análisis de datos para ofrecer soluciones personalizadas y estrategias basadas en datos a sus clientes en diversas industrias. • Académicos y Estudiantes de Posgrado: Investigadores y estudiantes de posgrado interesados en la inteligencia artificial y la ciencia de datos que buscan una formación avanzada para sus proyectos de investigación. Este máster ofrece un enfoque riguroso y exhaustivo que les permitirá profundizar en sus estudios, contribuir con investigaciones innovadoras en el campo y preparar una sólida base para una carrera académica o de investigación.
Temario completo de este curso
Módulo 1: Introducción a la IA
- Fundamentos de la IA
- Clases o subcampos de la IA
- Análisis descriptivo, predictivo y prescreptivo
- Manejo, recopilación y almacenamiento de datos
- Uso responsable de la IA
Módulo 2: Transformación Digital
- Estrategias de transformación
- Big Data y ciencia de datos como impulsores de la transformación digital
- Cultura y liderazgo para la transformación digital
- Implementación
- Ética y responsabilidad en la transformación digital
- Aplicación práctica a la realidad sectorial y funcional de la empresa
Módulo 3: Arquitectura Big Data
- Bases de la arquitectura Big Data
- Fundamentos de programación en Python
- Almacenamiento
- Ingesta
- Procesamiento
- Análisis, presentación y visualización
Módulo 4: Stack Digital
- Introducción al Stack Digital
- Almacenamiento y procesamiento de datos en el Stack Digital
- Lenguajes y frameworks
- Visualización y business intelligence
- Implementación del Stack Digital
- Tendencias y futuro
Módulo 5: Machine Learning
- Introducción al Machine Learning
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por esfuerzo
- Deep Learning
- Procesos de Machine Learning
Módulo 6: Base de datos NoSQL y Data Governance
- Introducción a las Bases de Datos NoSQL
- Tipos de Bases de datos NoSQL
- Tecnologías NoSQL
- Implementación
- Data Governance en NoSQL
- Gestión de la privacidad y seguridad de datos en Bases de Datos NoSQL
Módulo 7: Apache Spark
- Fundamentos de Apache Spark
- Procesamiento de datos con Spark RDDs
- DataFrames y datasets
- Streaming de datos con Spark
- Aplicaciones avanzadas y optimización
- Machine Learning con Spark MLlib
Módulo 8: Sistemas cognitivos: IA
- Introducción a los sistemas cognitivos
- Representación del conocimiento y razonamiento
- Aprendizaje automático y sistemas adaptativos
- Procesamiento del lenguaje natural y sistemas conversacionales
- Percepción computacional y visión artificial
Módulo 9: Ciberseguridad – Legalidad Vigente
- Introducción a la ciberseguridad en la transformación digital
- La legislación de la ciberseguridad en la Unión Europea
- El Esquema Nacional de Seguridad (ENS) de España, una aproximación sectorial completa fundada en la legislación
- La legislación de la ciberseguridad en los Estados Unidos
- La protección de datos en la Unión Europea y en España
Módulo 10: Aplicaciones de uso y casos de éxito
- Personalización para consumidores
- Turismo
- Automoción
- Redes sociales
- Alimentación
- Ciudades
Trabajo de Fin de Máster
3.000 €
9.950 € 5.970 €
7.750 € 3.643 €
3.950 € 2.400 €
3.950 € 2.400 €