master en análisis de datos
Para realizar un Máster en análisis de datos tienes que estar preparado. La Universidad de Alcalá te ofrece la oportunidad de convertirte en un experto y profesional en el ámbito del análisis de datos gracias a su programa docente, compuesto por diez asignaturas y un proyecto de fin de máster:
- Asignatura 0 – Nivelación: se trata de una asignatura cuyo objetivo es ayudar a los estudiantes a ponerse al día o a adquirir las competencias básicas de entrada como sería la programación, las bases de datos, la comprensión de los protocolos básicos de internet y el manejo de máquinas virtuales.
- Asignatura I – Gestión y Negocio Basado en Datos
- Big Data: Conceptos, retos y oportunidades.
- Data Science: el profesional, sus métodos y herramientas.
- Medición y analítica para el negocio.
- Aspectos legales, éticos y regulatorios.
- Gestión de equipos ágiles.
- Asignatura II – Herramientas de Análisis
- Entornos de data science (Python, R).
- Gráficos estáticos y estadísticos.
- Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes.
- Limpieza y preparación de datos.
- Asignatura III – Técnicas de Análisis
- Estadística descriptiva y estudios exploratorios.
- Inferencia estadística y análisis de correlación.
- Modelos lineales.
- Machine learning aplicado.
- Técnicas de evaluación y selección de modelos.
- Herramientas de visualización de datos.
- Asignatura IV – Técnicas de Análisis Avanzadas I
- Estadística descriptiva y estudios exploratorios.
- Inferencia estadística y análisis de correlación.
- Modelos lineales.
- Machine learning aplicado.
- Técnicas de evaluación y selección de modelos.
- Herramientas de visualización de datos.
- Asignatura V – Paralelización de Datos
- Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
- Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
- Tipos de servicios en la nube.
- Streaming y datos en tiempo real.
- Servicios escalables de paralelización.
- Asignatura VI – Gestión y Almacenamiento de Datos
- Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
- Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
- Tipos de servicios en la nube.
- Streaming y datos en tiempo real.
- Servicios escalables de paralelización.
- Asignatura VII – Analítica Aplicada y Presentación de Datos
- Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
- Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
- Tipos de servicios en la nube.
- Streaming y datos en tiempo real.
- Servicios escalables de paralelización.
- Asignatura: VIII – Técnicas de Análisis Avanzadas II
- Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
- Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
- Tipos de servicios en la nube.
- Streaming y datos en tiempo real.
- Servicios escalables de paralelización.
- Asignatura IX – Analítica Escalable
- Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
- Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
- Tipos de servicios en la nube.
- Streaming y datos en tiempo real.
- Servicios escalables de paralelización.
- Proyecto Fin de Máster
Si quieres realizar dicho Máster no lo dudes más y contacta con nosotros ¡No te arrepentirás! Conviértete en uno de los mejores expertos en el sector.
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Blog master en análisis de datos : 11 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!
¿Qué fallos tienen las empresas respecto al Machine Learning?
En los últimos años se ha podido ver un aumento del uso de las diferentes tecnologías en diversos ámbitos. Y las empresas no iban a ser diferentes. Cada vez son más las que utilizan nuevos inventos para mejorar su productividad y sus beneficios.
Sin embargo, hay algunas que siguen fallando en la utilización de algunas de las mencionadas tecnologías. Un ejemplo de ello es el uso del Machine Learning. ¿Qué problemática causan en su uso? ¿Quieres saber más? ¡Sigue leyendo!
El análisis de datos de Pokemon Go
El uso de las nuevas tecnologías se está extendiendo a todos los ámbitos. Y los videojuegos no iban a ser diferentes. Hablamos de un sector en alza y constante evolución. Además, nos encontramos con un área con un gran número de seguidores alrededor del mundo.
La industria de los videojuegos mueve mucho dinero. Son numerosas las compañías que buscan invertir en este sector. Pero, ¿cómo afecta el análisis y la Ciencia de Datos a este sector? ¿Quieres descubrirlo? ¡Sigue leyendo!
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!
¿Qué puede ofrecerme un Máster en Business Analytics y Big Data?
¿Crees que estudiar un Máster en Business Analytics y Big Data puede ofrecerte algo de cara a tu futuro? Si no es así, deja que te hagamos cambiar de opinión. Cada día, debido a Internet, se genera una gran cantidad de información. Antes todo se almacenaba en libros y carpetas, pero hoy en día se almacena ordenadores y en la red. Como resultado, hay que gestionar esta tecnología de manera correcta, así como poder extraer información útil de los mismos. Sin embargo, el Big Data es mucho más que esto. ¡Descúbrelo con nosotros!
Las tecnologías más esperadas del CES 2019
Hace unas semanas se celebró el CES 2019. Se trata de una de las ferias de la tecnología más famosas en todo el mundo. Muchas de las grandes empresas a nivel internacional presentaron sus productos e ideas desde el 8 hasta el 11 de enero. Así, se trató de un evento lleno de novedades, donde se pudieron ver, e incluso probar, muchas de las tecnologías más esperadas. Se esperaba mucho del CES de este año y no ha decepcionado. ¡Acompáñanos en este artículo y descubre las tecnologías más destacadas!
¿La Ciencia de Datos podría pasar a ser automática?
El Análisis de Datos para convertirlos en información es cada vez más importante. Sus representantes, los Data Scientist, cumplen por ello un importante papel dentro de las empresas. Sin embargo, con la aparición de nuevas tecnologías está surgiendo un cambio importante dentro de este campo. A través de este post te explicamos qué nuevas novedades surgirán en el Data Science y cómo afectarán en el futuro. ¡Sigue leyendo y ponte al día!
Cinco Riesgos de los Silos de Datos en Empresas
En cada vez más entidades ya pueden verse un mayor número de aplicaciones para completar todo tipo de tareas. Esto lo realizan por la creencia de poder trabajar de forma más rápida y eficiente. Sin embargo, emplear todas estas herramientas en paralelo puede ocasionar un aumento en el riesgo de producir Silos de Datos. A través de este post te presentamos qué tipo de riesgos nos podemos encontrar en una empresa. ¡Sigue leyendo!
Data Science y Business Intelligence en Madrid
Un estudio de StitchData revela que hace algunos años había la mitad de científicos de datos en comparación con la actualidad. España incluso se posiciona en el octavo puesto a nivel mundial de países con el mayor número de estos profesionales. Y no es algo de extrañar, ya que recientemente se han incrementado las posibilidades de estudiar Data Science a la vez que se incrementaba su demanda laboral. El mundo del Data Science y del Business Intelligence avanza a pasos agigantados. En este artículo hablamos sobre el la revolución laboral y educativa en estos sectores. ¡Acompáñanos!
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!
La importancia del análisis de datos en la medicina
Hemos de reflexionar sobre la importancia de los datos y su análisis de los pacientes para su transformación en información para la práctica clínica. Una vez más, podemos descubrir el valor que genera disponer de un correcto análisis de datos, tal como muestra el Máster en Análisis de Datos de la UAH.