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Titulación
Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
sin intereses
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Master de Formacion Permanente Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Rodrigo T.

CUENCA

Opinión sobre Master de Formacion Permanente Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

Este máster me ha permitido especializarme más aún en el apasionante mundo del marketing digital, obteniendo una formación muy completa en análisis y tratamiento de datos. Destaco la facilidad que se me ha dado para ir superando cada uno de los temas en el campus virtual, y la flexibilidad horaria adaptada a mis circunstancias personales.

Manuel C.

CIUDAD REAL

Opinión sobre Master de Formacion Permanente Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

El Master Data Science y Análisis de Datos me ha ayudado a profundizar en todos aquellos conceptos que se deben tener en cuenta para desarrollar el trabajo de analítica web en una empresa para mejorar su posicionamiento web. A mí me ha sido realmente útil.

David G.

MURCIA

Opinión sobre Master de Formacion Permanente Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

Me ha parecido un máster espectacular, recibí todos los materiales muy rápido y gracias a la accesibilidad de la plataforma online he podido obtener mi titulación cómodamente. Además, he adquirido conceptos nuevos y he aprendido a manejar y analizar grandes cantidades de datos.

Rafael

ORENSE

Opinión sobre Master de Formacion Permanente Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

El Master Data Science y Analisis de Datos es un Master con un temario actualizado que te brinda la oportunidad de formarte en un nuevo sector muy demandado. Aprende los lenguajes de programación estadística y a manejar grandes volúmenes de información para tus clientes. Interpreta resultados gracias a este Master Data Science y Analisis de Datos y triunfa con esta profesión. Lo recomiendo sin pensarlo

Jose Antonio R.o

CADIZ

Opinión sobre Master de Formacion Permanente Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

El Master Data Science y Analisis de Datos trata aspectos muy innovadores para conseguir un puesto de trabajo remunerado en una empresa de tu ciudad. Gracias a este Master Data Science y Analisis de Datos he aprendido desde en qué consiste el Data Science y el Big Data hasta saber manejar grandes volúmenes de información y lo más importante de todo, su interpretación. Un Master muy novedoso con el que no te va a faltar el trabajo.
* Todas las opiniones sobre Master de Formacion Permanente Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master en data science

MASTER EN DATA SCIENCE. ¿Te gustaría formarte en Analítica web y Tratamiento de datos? No esperes más para realizar este máster a distancia en el que conocerás los aspectos fundamentales para convertirte en experto en Data Science y Big Data. Aprovecha esta oportunidad, solicita información y empieza a dar forma a tu futuro laboral. ¡Confía en Euroinnova!

Resumen salidas profesionales
de Master en data science
El constante crecimiento de la información que se analiza en las empresas día a día y el desarrollo tan grande las tecnologías, hacen que conceptos como Data Science, Big Data, Analisis de datos estén cada vez mas presentes, sobre todo en el ámbito empresarial, haciendo que el papel de analista de datos ó data scientist sea cada vez más demandado y tenga una importancia muy grande en las empresas.Con la realización de este máster podrás optar a trabajar en grandes empresas que tramiten grandes cantidades de datos diariamente y podrás realizar la planificación, análisis y extracción de conclusiones de estos datos para la mejora de las decisiones, a veces vitalmente importantes, que toma la empresa para la mejora de sus productos /ventas/herramientas y que pueden llegar a tomar el valor diferencial con la competencia.
Objetivos
de Master en data science
- Aprender en qué consiste el Data Science y el Big Data.- Saber manejar grandes volúmenes de información e interpretarla.- Capacitar para la conversión de datos en productos o servicios.- Desarrollar dashboards para la presentación de información.- Conocer y aprender lenguajes de programación estadística.
Salidas profesionales
de Master en data science
Con la realización de este máster podrás optar a los siguientes puestos:- Data Scientist- Analista de datos- Business Intelligence Administrator- Gestor de infraestructuras de Big Data- Business Analist. Y en general cualquier puesto que necesite el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones.
Para qué te prepara
el Master en data science
Con este máster en Data Science podrás aprender todos los conocimientos necesarios de Data Science y Big Data para poder convertirse en un profesional que sepa analizar y manejar cantidades de datos elevadas que sirvan para tomar decisiones fundamentales en las empresas para mejorar muchos aspectos de ella. Este máster lo convertirá en un valor diferencial muy a tener en cuenta por las empresas del sector.
A quién va dirigido
el Master en data science
Este máster está dirigido a una variedad muy amplia de perfiles con titulación universitaria entre los que destacan los perfiles informáticos y del ámbito matemático, estadístico o económico. Aunque está pensado sobre todo para estos perfiles, existen muchos campos en los que se puede aplicar los contenidos aquí desarrollados.
Metodología
de Master en data science
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master en data science

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el temario en PDF
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  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. ¿Qué es Data Science?
  2. Historia del Data Science
  3. ¿Qué función tiene un Científico de datos?
  4. Data Science vs Big Data. Principales diferencias

  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0
  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time
  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB
  1. Lucene + Solr
  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana
  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform
  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho

  1. Introducción
  2. La Analítica Web: Un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios BB
  1. Introducción
  2. La usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
  1. Introducción
  2. La nueva web social y como medir datos
  3. Las aplicaciones
  4. Analizar el comportamiento desde el móvil
  5. Analizar el rendimiento de los vídeos
  1. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto en Twitter
  4. Métricas para Twitter
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL: Una base de datos relacional
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias

  1. Nociones básicas
  2. Concepto de DataWareHouse
  1. Aplicación
  2. Elementos
  3. Data Warehouse en la nube
  1. Datamart
  2. DataMart: Componentes
  1. Base de datos central
  1. Creación de Cubos
  2. Transformación, extracción y carga
  1. Discoverer Administrador
  2. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  3. Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
  4. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  5. Cliente y Servidor
  6. Discoverer Desktop
  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. Árboles de decisión
  7. Reglas de inducción
  8. Redes Bayesanas
  9. Algoritmos Genéticos
  1. Ciclo data mining
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. Data mining y marketing

Titulación de Master en data science

Doble Titulación:

  • Titulación Propia Universitaria de Master de Formación Permanente Data Science y Análisis de Datos  expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.
    •        
  • Titulación propia de Master de Formación Permanente Data Science y Análisis de Datos , expedida y avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales.(INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
          Instituto Europeo de Estudios Empresariales Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

Curso homologado universidad Antonio de NebrijaTitulación con la APOSTILLA de la HayaMiembro de CLADEA - Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración

MANI - Master INESEM Nebrija

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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

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Materiales entregados con el Master en data science

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Preguntas al director académico sobre el Master en data science

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