master data analytics
Con nuestro máster en Data Analytics te convertirás en la persona que todas las empresas buscan actualmente: una persona competente en el manejo de datos, un Data Scientist apto para enfrentarse al nuevo contexto de hoy en día. Ya sabemos que los datos están presentes en todos los sentidos de la vida, y que las empresas, conocedoras de su importancia, buscan extraer los mayores beneficios posibles para la toma de decisiones.
Por esta razón, campos de conocimiento como Data Analytics, Business Intelligence o Business Analytics, todos ellos dentro del Data Science, han ido ganando sonoridad en el mercado laboral. Hoy en día, el Data Science da pie a una de las profesiones mejor valoradas tanto profesional como económicamente. Pero convertirse en Data Scientist no es tan sencillo: es necesario formarse apropiadamente.
Afortunadamente, en la Universidad de Alcalá tenemos un Máster en Data Analytics que te convertirá en un analista de datos, el científico de datos que tu empresa futura necesita. Con nuestros conocimientos en programación, análisis de bases de datos y extracción de conocimiento te transformarás en uno de los profesionales del futuro.
No dejes escapar la oportunidad. Tus estudios te llaman y tu futuro te espera. Data Science sin duda es la opción correcta. ¡Visítanos!
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Blog master data analytics : 29 artículos encontrados
Las Redes Sociales pueden sacar ventaja de la Ciencia de Datos
Podemos decir que las redes sociales son una de las principales aplicaciones que tiene el Big Data en el mundo del marketing . Mediante la aplicación de la Ciencia de Datos se pueden mejorar e incluso sacar ventaja de ellas. De este modo podremos combatir el fraude publicitario, detectar patrones y posibles hackers, entre otras posibilidades. Si quieres saber más sobre cómo funciona la Data Science en las redes sociales, sigue leyendo. ¡No te arrepentirás!
6 Pasos hacia la Transformación del Data Driven
La Inteligencia Artificial y el Data Science son las bases de la cuarta y actual Revolución Industrial. Tanto la IA como el Data Science, cambiarán por completo la manera de hacer negocios y la forma en la que funcionan las empresas en unos pocos años. Aunque creas estar preparado para convertir a tu compañía en un negocio basado en un modelo de Datos, puedes no saber por dónde empezar. Estos próximos 6 pasos te ayudarán a transformar tu empresa de manera eficiente, ¡sigue leyendo!
¿Es Data Analytics una tendencia o una necesidad?
En los últimos años ha habido un desarrollo de las nuevas tecnologías. Esto es algo que nos afecta a nivel de usuario y a nivel corporativo. Cada vez utilizamos más dispositivos inteligentes y otros aparatos tecnológicos. Las empresas, por otro lado, buscan los productos más innovadores para competir en un mercado cada vez más concurrido. Se busca estar a la vanguardia de los descubrimientos que puedan ayudar a aumentar los beneficios. A pesar de todo, ¿son muchas de estas tecnologías necesarias o simplemente una tendencia? En este artículo desvelaremos si este es el caso del Data Analytics. De modo que si quieres saber más, ¡sigue leyendo! Y tú, ¿qué dices? ¿tendencia o necesidad?
Características del Data Analytics: 4 Formas de Analizar Datos
Las empresas producen una innumerable cantidad de datos, que por su tamaño es complicado analizar. Es aquí donde entran los expertos en Data Analytics que, mediante técnicas, estudian e interpretan toda la información que generan los negocios para ayudarlos después en su toma de decisiones. En este artículo te presentamos cuatro formas de análisis que forman parte en los estudios de Data Analytics. ¡Sigue leyendo!
Data Science en España vs. El resto del mundo
Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos, es el proceso de descubrir información oculta en grandes cantidades de datos y estructurados y no estructurados, utilizando métodos como la estadística, Machine learning, Data Mining y la analítica predictiva. Es decir, Data Science entiende y analiza los datos desde el punto de vista comercial, siendo una herramienta para poder abordar el Big Data y luego extraer información de él. Ahora bien, ¿en qué situación se encuentra esta ciencia en nuestro país con respecto al mundo? ¡Vamos a conocerlo!
Programación funcional en Deep Learning
Anteriormente, los conceptos de «programación funcional» y «deep learning» pertenecían por completo a dos mundos diferentes. Uno de ellos fue un paradigma de programación cada vez más popular a medida que el mundo se volcó hacia la simplicidad, capacidad de compilación e inmutabilidad para mantener aplicaciones complejas de escalado. El otro era una herramienta para enseñar a las computadoras a autocompletar dibujos y hacer música. ¿Dónde estaba la superposición? ¡Vamos a averiguarlo para los futuros estudiantes de ciencia de datos!
Scikit-Learn, herramienta básica para el Data Science en Python
La programación es un elemento básico de la ciencia de datos. Las enormes cantidades de datos, así como la cantidad de procesos pueden definirse en diferentes lenguajes de programación, sin embargo, uno de los más populares es Python.
Pero si todavía no estás familiarizado con la programación Data Science, a continuación, podrás dar tus primeros pasos con Scikit- learn, la herramienta básica para desarrollar Data Science en Python para consultoría de inteligencia artificial . Para ampliar tus conocimientos te recomendamos formarte en un Máster en Data Science, pero por ahora ¡sigue leyendo!
Data Science y su aplicación a los negocios
Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos, es el proceso de descubrir información oculta en grandes cantidades de datos y estructurados y no estructurados, utilizando métodos como la estadística, machine learning, data mining y la analítica predictiva. Todos los campos de Data Science han encontrado cabida en el mundo laboral. ¿Quieres ver algunos ejemplos? ¡Te los mostramos a continuación!
Diferencia entre Data Science y Data Analytics
Ya hemos explicado en anteriores ocasiones qué es el Data Science. También hemos investigado qué es el Data Analytics con algunos prácticos. Ahora es el momento de entender en qué se diferencian ambos conceptos y que funciones tiene cada uno en una empresa de inteligencia artificial. ¿Te animas a seguir con nuestra lectura?
¿Quieres convertirte en un Data Scientist? Te decimos cómo
La ciencia de datos es una de las novedades que ha estallado hace poco tiempo en nuestro día a día. Actualmente, está arrastrando una cantidad ingente de capital tanto humano como económico. Los datos o la información siempre han sido valiosos, pero nunca más que ahora. A día de hoy los datos están, mucho más a mano que antaño. Por ello, el Data Science posibilita conocer las numerosas formas de búsqueda y tratamiento de los datos. También de las nuevas técnicas desarrolladas para la aplicación de los mismos a las nuevas TIC. Los expertos en esta materia son conocidos como Data Scientist. ¿Te gustaría ser uno de ellos? ¡Te explicamos cómo hacerlo!
¿En qué consiste el Machine Learning?
Con el auge de la Inteligencia Artificial han surgido infinidad de nuevos términos con los que no estamos familizarizados. Algunos de ellos son deep learning o text-mining, y el que vamos a explicar ahora: machine learning. Imprescindibles a la hora de estudiar un máster en Data Science. ¡Comenzamos!
Data science y la transformación del riesgo financiero
Vivimos en un entorno tecnológico en el que basamos los procesos informatizados en los datos que recabamos de la sociedad. Casi cualquier información es utilizable para sacarle partido, solo hace falta saber como hacerlo. Una infinidad de empresas que se dedican a la venta de bienes o servicios, tratan de mejorar la forma en que llegan a sus clientes. Estas empresas suelen contar con profesionales formados en máster en análisis de datos.