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Temario

MÓDULO 1. ESTADÍSTICA APLICADA. ANÁLISIS DE DATOS Y SPSS

MÓDULO 2. PYTHON

MÓDULO 3. CIENCIA DE DATOS, GESTIÓN Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS

MÓDULO 4. ESTUDIO Y MODELADO DE DATOS

MÓDULO 5. ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

MÓDULO 6. MACHINE LEARNING

MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

MÓDULO 8. ASPECTOS ÉTICOS Y LEGALES DE DATA SCIENCE

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
En la actualidad, el análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental en cualquier organización, ya que permite extraer conocimientos valiosos para la toma de decisiones estratégicas. Este Máster en Data Science te proporcionará las habilidades necesarias para convertirte en un experto en el manejo de grandes volúmenes de datos y en la aplicación de algoritmos avanzados para su análisis y visualización. El sector del Data Science está en pleno auge, con una demanda laboral creciente de profesionales capacitados para interpretar y explotar datos de manera eficiente. Con este máster, tendrás la oportunidad de formarte en un campo de vital importancia en la actualidad, que te abrirá las puertas a múltiples oportunidades laborales en empresas de diversos sectores.

Objetivos
- Dominar el lenguaje SQL para consultas avanzadas en bases de datos relacionales. - Aplicar técnicas de análisis de datos. - Realizar la toma de decisiones basadas en datos. - Utilizar Python y R para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. - Diseñar y gestionar bases de datos NoSQL para almacenamiento escalable. - Visualización de datos con Power bi y tableau. - Conocer la inteligencia artificial y machine learning.
Salidas profesionales
Con el Máster en Data Science podrás acceder a roles especializados en Análisis de Datos, Ciencia de Datos, Administración de Business Intelligence y Especialista en Estadística. Con el temario enfocado en estadística, informática e análisis de datos, serás capaz de abordar tareas como modelado de datos, análisis predictivo y diseño de bases de datos NoSQL.
Para qué te prepara
El presente Máster en Data Science te prepara para dominar conceptos avanzados de estadística, análisis de datos, visualización de datos y machine learning. Tras completarlo, podrás realizar cálculos complejos, interpretar distribuciones de probabilidad y diseñar modelos de regresión e hipótesis. Además, adquirirás habilidades en bases de datos relacionales y NoSQL, análisis con Python y R y administración en SQL Server.

A quién va dirigido
El Máster en Data Science está diseñado para profesionales con formación universitaria en áreas como IA, estadística o ciencia de datos. Este máster de nivel avanzado abarca desde fundamentos matemáticos hasta análisis estadístico, bases de datos relacionales y NoSQL, programación en Python y R, hasta técnicas avanzadas de análisis de datos y visualización con power bi o tableau.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de curso online master data science ceupe

Título de Máster en Data Science certificado por CEUPE
CEUPE
CEUPE_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

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Rafael Marín Sastre

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

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Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

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Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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