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UDIMA universidad a distancia de Madrid

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Máster en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial

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Octubre 2024
METODOLOGÍA
Online
DURACIón
1 año + 3 meses de prácticas optativas en Getronics + Acceso preferente a bolsa de empleo
CRÉDITOS
60 ECTS – 1500 h (totales)
MATRÍCULA
Abierta *CONSULTA DESCUENTOS DISPONIBLES*
Precio

TITULO PROPIO DE LA UNIVERSIDAD

No en vano hay un aumento del 122% en la publicación de ofertas de empleo relacionadas, sostenido desde hace más de 3 años.

La Inteligencia Artificial (IA), por otro lado, es el boom mediático actual. 

El 20% de las ofertas de empleo relacionadas con los datos y la Inteligencia Artificial no lograrán cubrirse este año en España, mientras que sólo hasta 2025 se espera una demanda de más de 90.000 profesionales nuevos en todo el país. Y estos datos no cuentan demanda a nivel mundial.

La realidad es que el Data Science es una disciplina muy amplia que, entre otros ámbitos, incluye el estudio de la Inteligencia Artificial (IA). Es decir, la IA es solo un área dentro del Data Science.

Con todo esto sobre la mesa, te presentamos, en conjunto con la consultora tecnológica multinacional Getronics como principal colaborador, el Máster en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial. Un máster con un enfoque totalmente práctico, para dar respuesta a toda esta demanda empresarial, proporcionando al alumno una formación integral que le permite tener una visión profesional 360º de Data Science e de la Inteligencia Artificial y a sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masivos.

Getronics, presente en  de 20 países,  pone a tu servicio un profesorado con carreras en activo, puntero en el sector, y la posibilidad de hacer prácticas extracurriculares al terminar el máster, incluyendo la opción de la incorporación a su bolsa de empleo.

Si tiene interés en el Data Science y quieres ir un paso por delante, adentrándote de la forma más directa al mercado laboral, este es tu máster.

  • Adquirirás competencias en Data Science,  Big Data e Inteligencia Artificial a nivel de diseño de arquitecturas, gestión de datos y analítica avanzada con técnicas de Machine Learning.
  • Realizarás casos reales aplicando técnicas de Data Science e Inteligencia Artificial.
  • Alcanzarás un elevado conocimiento en visualización de datos y Data Digital.
  • Entenderás el funcionamiento y diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial.
  • Sabrás extraer información relevante para la empresa a partir de la aplicación de técnicas de Data Science y aprenderás a realizar un web scraping eficiente.
  • Aprenderás a desarrollar los algoritmos como Redes Neuronales, Deep Learning y algoritmos avanzados de Machine Learning, todo ello sabiendo cómo aplicarlo también en el sector de la IA.
  • Alcanzarás conocimientos profundos y avanzados de programación en R y Python.
  • Trabajarás y desarrollarás trabajos en SQL, MongoDB, Spark y Hadoop.
  • Mejorarás en la eficiencia del tiempo con metodologías como Agile o Scrum.

1. Fundamentos básicos y herramientas del Big Data y Data Science
1.1. Big Data y Data Science.
1.2. Arquitectura básica del Big Data.
1.3. Infraestructura y componentes del Big Data: Cloudera, Hadoop, Splunk.
1.4. Almacenaje y gestión de información: Data Lakes, BBDD SQL, BBDD NoSQL, procesamiento escalable: Hadoop, MapReduce, Hive, Spark y Snowflake.
1.5. Computación distribuida con Apache Spark: Spark SQL, Spark Streaming, Spark Mlib.
1.6. Procesamiento batch y streaming; Sqoop, NiFi.
1.7. Servicios cloud: Microsoft Azure, Amazon Web Service, Google Cloud Platform.
1.8. Lenguajes para el Análisis: R y Python.
1.9. Herramientas de Data Discovery: Power BI, Qlik, Tableau, DigDash.

2. Estadística Fundamental
2.1. Conceptos básicos de Estadística.
2.2. Estadística Descriptiva Unidimensional: distribución de frecuencias, métodos gráficos, tablas estadísticas. Medidas de posición, dispersión, forma y concentración. Gráficos.
2.3. Estadística Descriptiva Bidimensional: distribución de frecuencias bidimensionales. Tablas estadísticas de doble entrada. Métodos gráficos.
2.4. Regresión y Correlación: línea general de regresión. Correlación. Regresión no-lineal. Correlación entre atributos. Coeficiente Sperman, Kendall y Chi-cuadrado.
2.5. Cálculo de Probabilidades: azar y probabilidad. Definiciones y propiedades. Probabilidad condicionada e independencia. Teorema de Bayes y probabilidad total.

3. Almacenamiento y Data Science
3.1. ¿Qué es el Data Science?
3.2. El proceso de la Ciencia de Datos.
3.3. Herramientas de Data Modeling: Vertabello, Toad Data Modeler.
3.4. Bases de datos SQL Vs No SQL: SQLServer, Oracle, MongoDB, ElasticSerach, Cassandra, Redis, CouchDB.
3.5. Data Lakes, DataWareHouse, DataMarts.
3.6. Calidad del dato -Data Quality-
3.7. Monitorización y control. Control de versiones: Git o SVVN. Ventajas e inconvenientes de utilizar GitHub. Alternativas a GitHub.

4. Minería del Dato -Data Mining-
4.1. Evolución del Business Intelligence a la analítica avanzada.
4.2. Estadística aplicada: Análisis de datos en una variable, múltiples variables, discriminante, clúster, distribuciones de Gauss.
4.3. Estrategias de analítica avanzada: analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva.
4.4. Metodologías KDD y CRISP: definición y fases.
4.5. El dato, el oro del siglo XXI: Data Management, Data Preparation. Preparación de los datos, Data Discovery, Data Quality.
4.6. Herramientas (Knime, SPSS; SAS, RapidMiner, Weka) y Plataformas (R Studio, Google Colab, Anaconda)
4.7. Programación: Python y R para el análisis de datos.

5. Machine Learning: técnicas avanzadas de predicción
5.1. Inteligencia Artificial y Machine Learning.
5.2. Modelos predictivos: clasificación y regresión.
5.3. Modelos de Aprendizaje Supervisado, no supervisado y por refuerzo.
5.4. Técnicas de predicción: Arboles de decisión, Regresión lineal, regresión logística, clustering, Análisis Bayesano, Random Forest, Boosting.
5.5. Técnicas para mejorar un modelo: optimización de modelos.

6. Deep learning
6.1. Deep learning en la IA.
6.2. Redes neuronales.
6.3. Red Neuronal Perceptrón Multicapa (MLP). Pandas, Numpy, Matplotlib, sciPy, Scikit-learn, Tensorflow-Keras, Pytorch.
6.4. Desarrollo de una Red Neuronal.
6.5. Deep learning en imágenes y vídeos.

7. El futuro de la IA
7.1. Modelos de análisis de sentimientos: computación sobre texto, Redes Sociales, etc.
7.2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) – Natural language procesing. GPT 1, 2 y 3
7.3. Redes neuronales convolucionales (CNN)
7.4. Modelos generativos: GAN – Generative Adversarial Networks.
7.5. Sistemas Cognitivos para análisis de imágenes, reconocimiento de textos y movilidad.

8. Transformación digital
8.1. Proyectando la Transformación Digital: razones y herramientas, gestión del cambio.
8.2. Extendiendo la empresa: la importancia de las Redes Sociales.
8.3. Tecnologías, players y tendencias: ‘Casi Todo as a Service’, Blockchain, IoT, Tecnologías Cloud, etc.
8.4. Metodologías para dirección de proyectos: UCD-UX, Agile y Scrum
8.5. Desarrollo de un proyecto de Transformación Digital: planteamiento, desarrollo y plan de acción.
8.6. Fases de desarrollo de proyectos.
8.7. Ejemplos de casos de uso: éxitos y causas del fracaso.

9. TFM (Trabajo Fin de Máster)

Mª José Ingelmo Agustín

Directora Académica

Ingeniera Técnica de Sistemas por la Universidad de Valladolid y PMP (Project Management Professional) por el Project Management Institute (PMI®). También he cursado el Programa Desarrollo para Mujeres Directivas de la E.O.I (Talentia 360). Mas de 25 años de experiencia en el ámbito de la tecnología y más concretamente en el desarrollo de sistemas de información y en la dirección de proyectos. Actualmente en Getronics tengo dos responsabilidades principales, la Dirección de Project Management y Procesos y la Dirección de la práctica de Advanced Services. Dentro de esta práctica se incluyen el offering y los servicios relacionados con Data (analítica, predictiva, machine learning,…) conociendo de primera mano tanto las tendencias en mercado, las necesidades de diversidad de clientes, así como gestionando profesionales dentro de este ámbito.

Eva Mª Ezpeleta Antia

Docente

Licenciada en Informática por la Universidad de Deusto con más de 30 años de experiencia en el ámbito del Business Intelligence, Analítica, Data Scientist y Big Data. Actualmente responsable de la práctica de Data Analytics en la empresa Getronics gestionado capacidades y diferentes proyectos del ámbito de la analítica avanzada. Alto componente técnico por su dilatada experiencia en múltiples clientes gestionando equipos técnicos y funcionales. Gran experiencia en el diseño y construcción de modelos multidimensionales de BI, Datawarehouse, Data lake, procesos de carga y visualizaciones con las principales heramientas: Microstrategy, Microsoft (SSAS, SSRS, SSIS ), PowerBI, Qlikview, SQLServer, Oracle PL/SQL, PostgreSQL, MySQL, Hadoop, Pig, R, ASP.Net, SAS Visual Analytics y Integration. Y también dentro de la analítica avanzada diseño de modelos predictivos para diferentes sectores.

Itziar Retuerto Armesto

Docente

Licenciada en Informática por la Universidad de Deusto con más de 25 de años de experiencia en tecnología Oracle el ámbito de la construcción (Urko-Urbasa), educación (Universidad de Deusto), industrial (Draka Conteq, Vidrala, Pridesa, Arcelor), eléctrico (Iberdrola), de comunicaciones (Eitb) y seguros (Lagun Aro), ha cursado estudios para su especialización en Inteligencia Artificial (master en UCAV y especialización en Python).

Actualmente responsable del mantenimiento del aplicativo de planificación de Arcelor y colabora en el departamento de Analítica de Getronics en distintos proyectos, como el desarrollo de bot’s conversacionales y diseño de modelos predictivos para mantenimiento de motores.

Jesús Alfredo González Morantes

Docente

Ingeniero en Informática por la Universidad de Santiago Mariño de Venezuela, con más de 25 años de experiencia en el ámbito del Business Intelligence, Analítica, Data Scientist y Big Data. Con gran experiencia en el diseño y construcción de modelos multidimensionales de BI, Datawarehouse, Data Lake, procesos de carga y visualizaciones con las principales herramientas: Microsoft (SSAS, SSRS, SSIS ), PowerBI, Qlikview, QlikSense, Bussiness Objects, SQL Server, DB2 UDB, Oracle PL/SQL, MySQL, Hadoop, Spark, Sqoop, Python, Json, .Net Visual Basic. Scrum Master con gran experiencia en el manejo de equipos y metodología Agile.

Alberto Pérez Sevillano

Docente

Ingeniero Superior en Telecomunicación con más de 23 años de experiencia en el ámbito del Business intelligence, Analítica, Ingeniero de datos, data scientist y Big Data. Con gran experiencia en el diseño y construcción de modelos multidimensionales de BI, Datawarehouse, Data lake, procesos de carga con las principales herramientas: Power Center, SSIS, Talend y Pentaho. Así como visualizaciones con las principales heramientas:  Microsoft (SSAS, SSRS, SSIS ), PowerBI, Qlikview, QlikSense, Microstrategy, Bussiness Objects, SQL Server, Sybase, Oracle PL/SQL, MySQL, PostgreSql, Hadoop, Spark, Sqoop, Python y Json. Scrum Master con gran experiencia en el manejo de equipos y metodología Agile.

Ezequiel Martínez Buasso

Docente

Experto en Data Engineering y Data Science con más de 14 años de experiencia, ha liderado proyectos en áreas de Business Intelligence (BI) y Big Data, especializándose en ETL, Reporting y Machine Learning. A lo largo de su carrera, ha brindado soluciones innovadoras para diversos sectores incluyendo ventas, cadenas hoteleras internacionales, banca, comunicaciones y el ámbito farmacéutico.

Es especialista en tecnologías de nube, particularmente en Azure, dominando herramientas como Data Factory, Databricks, Synapse, Machine Learning y Purview. Además, cuenta con una amplia experiencia con herramientas como SSIS, SSMS, SQL, Python y Power BI.

Francisco Villadoniga Pereira

Docente

Ingeniero Técnico en Informática de Gestión por la Universidad de Coruña. Tiene más de 20 años de experiencia en el ámbito de tecnologías de información, comunicaciones, y principalmente en el área de soluciones de Business Intelligence y Big Data. Con gran experiencia en el diseño y construcción de modelos multidimensionales de BI, Datawarehouse, Data lake, procesos de carga y visualizaciones con las principales herramientas: Microstrategy, Microsoft(SSAS, SSRS, SSIS ), PowerBI, Qlikview, SQLServer, Oracle PL/SQL, PostgreSQL, MySQL, Hadoop, Pig, R, ASP.Net, SAS Visual Analytics y Integration.

Nuestra metodología 100% online se basa en el modelo de Aprendizaje Dinámico Interactivo (A.D.I) que combina:

Clases teóricas «asíncronas» (grabadas), con clases prácticas síncronas (en directo). Para que el alumno pueda sacar lo mejor de ambas opciones

Campus virtual dinámico y responsive: entorno personal de aprendizaje ilimitado, 24 horas al día, los 7 días a la semana. Facilita el acceso a los alumnos desde cualquier dispositivo: ordenador, tablet o móvil.

Recursos de aprendizaje multiformato: materiales y recursos didácticos actuales, rigurosos y de alta calidad docente. Contenido teórico descargable, material complementario, videotutoriales, masterclass, clases magistrales, tutorías síncronas y grabadas. Pensados para un aprendizaje completo, continuo, ágil y eficaz.

Actividades orientadas a la práctica: el alumno podrá ir comprobando el grado de asimilación de los contenidos teórico-prácticos a lo largo de todas las unidades de trabajo y además deberá resolver actividades y casos en los que tendrá que aplicar los conocimientos y poner en juego las habilidades adquiridas.

Recursos tecnológicos y aplicaciones: necesarios para el aprendizaje y la puesta en práctica de las actividades del curso. El alumno accederá a diferentes plataformas tecnológicas donde dispondrá de las aplicaciones necesarias para practicar y así poder adquirir las competencias necesarias que requiere el máster.

Tutor-Docente: el tutor-docente adquiere un importante rol a lo largo de todo el curso, acompañando al alumnado, explicando los procesos, los errores más comunes, ofreciendo los recursos necesarios, etc. El equipo está constituido por profesionales en activo que conocen bien la demanda y el mercado laboral, por tanto, aportarán una formación muy práctica orientada a la actividad profesional.

Coordinador de aula: apoya al alumnado y le orienta en aspectos como el uso del aula y la metodología.

Sistema de evaluación continua: aprendizaje progresivo para que el alumno no dependa solamente de un examen final. Se valora la dedicación diaria del alumno, el cuál recibe feedback a lo largo de todo el máster.

Foros y Comunidad: espacios de comunicación activa que favorecen la participación e interacción entre todos los participantes. El grupo motiva al individuo, le ayuda a superarse, a ser constante y a no dejarse llevar por la desmotivación.

El Máster está enfocado a aquellas personas que quieran adquirir o fortalecer las capacidades técnicas y analíticas necesarias para una carrera de éxito en Data Science e Inteligencia Artificial.

Dirigido a profesionales con base tecnológica que quieran desarrollar una carrera en la industria de la analítica y el Data Science ayudando a los departamentos cuantitativos o analíticos en la toma de decisiones de negocio.

Para poder acceder al máster se valorará conocimientos y experiencia en al menos 1 lenguaje de programación y haber programado en al menos 1 entorno de desarrollo.

*Preferiblemente conocimientos de programación en Python y/o R

**Preferiblemente conocimientos de programación en HTML, CSS y/o Javascript.

¡Anímate, se requiere muy poco para lograr alcanzar un trabajo tecnológico!

Para puestos de Data Scientist, Analista de Datos, Data Engineer y Business Intelligence las empresas e instituciones buscan profesionales dinámicos que combinen conocimientos de empresa, manejen tecnologías Big Data y posean avanzadas aptitudes de análisis. Solo un perfil de estas características puede identificar, recoger, analizar, interpretar y transformar los datos en información relevante.

Algunas salidas profesionales de este máster son: Ingeniero de Datos, Data Engineer, Arquitecto de Datos, Data Architect, Científico de Datos, Data Scientist, CDO, Chief Data Officer, Analista de Datos o Consultor de Business Intelligence.

Además, y para facilitarte aún más la inserción laboral, hemos firmado un acuerdo con la multinacional Getronics, a través del cual tendrás la posibilidad de realizar 3 meses de prácticas vinculadas a proyectos reales y que podrás llevas a cabo tanto de forma presencial (en alguna de las sedes que tienen en todo el mundo) como a distancia (si por tu situación geográfica u otro motivo no te es posible hacerlas presencialmente).

Además de estas prácticas, una vez terminado el máster de forma exitosa, Getronics te ofrece:

– Introducción a su propia Bolsa de Empleo en proyectos nacionales o internacionales (media de contratación posterior a las prácticas superior al 70%)

– Programa de evolución de carrera.

 

Y, en cuanto a la titulación, al finalizar el máster con éxito, el alumno conseguirá una doble titulación.

  • Titulación Propia Universitaria expedida por la Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA) con 60 créditos ECTS.
  • Titulación Propia Universitaria expedida por el Centro de Estudios Superiores Naxer con 60 créditos ECTS.

 

Cursar un programa de postgrado es una de las mejores inversiones de cara al futuro profesional y personal.

En Naxer no queremos que el pago de la matrícula sea un obstáculo y, por ello, disponemos de un importante programa a través del cual se concede y gestiona más de 100.000 euros en becas y un programa de financiación, para que puedas hacer los pagos en cómodos plazos.

Solicita información y uno de nuestros asesores de formación te dará todos los detalles de las becas disponibles en este momento.

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