Máster en Data Science

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Título

Máster en Data Science

Código del plan de estudios

EJ63

Universidades participantes

Universidad de Alcalá

Dirección

Director/a Miguel Ángel Sicilia Urbán

Codirector/a Elena García Barriocanal

 

Contacto

International Center of Technology and Business: icoTaB

(Fundación General de la Universidad de Alcalá)

Miguel Ángel Sicilia

info@icotab.com

          www.icotab.com

Objetivos formativos

El programa prentende formar data scientists capaces de extraer valor de los datos y utilizar las tecnologías Big Data subyacentes mediante técnicas estadísticas y métodos de aprendizaje automático avanzadas. Se proporciona una base sólida de métodos analíticos en todas las áreas, incluyendo el procesamiento de textos, así como formación en la visualización y comunicación de los resultados del análisis.

Competencias a adquirir

- Saber comunicar los resultados de diferentes tareas de análisis a través de gráficos y diagramas a diferentes audiencias.

- Saber utilizar entornos de data science para un amplio rango de tareas analíticas, incluyendo la preparación y transformación de datos.

- Contextualizar y guiar las tareas de análisis en contextos de negocio, aplicación o transformación concretos.

- Aplicar técnicas de análisis estadístico e inferencia a datos de problemas diversos.

- Utilizar técnicas, herramientas y algoritmos de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado, a la creación de modelos predictivos o de asociación y saber evaluarlos, actualizarlos y desplegarlos.

- Aplicar técnicas de análisis estadístico avanzado a tareas de modelado sobre datos heterogéneos.

- Aplicar el tratamiento de análisis de redes sociales y sus herramientas al tratamiento de datos relacionales y modelos de red en una variedad de problemas.

- Aplicar métodos y técnicas de procesamiento del lenguaje natural y minería de texto para resolver problemas, extraer información o construir sistemas de etiquetado, valoración o análisis.

- Saber seleccionar y aplicar tecnologías de paralelización de datos y desarrollar procesamientos paralelos sobre las mismas con los paradigmas más adecuados.

- Saber diseñar soluciones para las problemáticas del procesamiento en tiempo real.

- Saber utilizar servicios y APIs en la nube para el procesamiento de datos paralelo.

- Saber diseñar bases de datos no convencionales, seleccionando la solución más adecuada para un cierto tratamiento o perfil de aplicación.

- Seleccionar fuentes de datos abiertas, propietarias o sensorizadas y conocer sus principales formatos y estándares.

- Aplicar técnicas y herramientas de visualización dinámica y estática de datos a una variedad de situaciones, adaptándolas a audiencias y propósitos diversos.

- Trabajar en equipo y dirigir grupos interdisciplinares centrados en el análisis de datos. - Ser capaz de analizar los riesgos legales y éticos asociados con el área de aplicación y relacionarlos con su valor.

- Saber aplicar modelos de business analytics a áreas concretas de la actividad de las organizaciones.

- Elaborar modelos de negocio o de transformación de negocio y sus estrategias y puesta en práctica basados en análisis de coste/beneficio y oportunidades para aplicaciones de analítica de datos.

- Saber explicar el valor de Big Data y la analítica de negocio para la organización y formular casos y aplicaciones de transformación de negocio basado en ellos.

- Ser capaz de utilizar técnicas analíticas avanzadas para diferentes áreas de negocio y de aplicación, incluyendo aspectos específicos del dominio.

- Diseñar, aplicar y desplegar soluciones de analítica para grandes volúmenes de datos que escalen en clusters de computadoras.

- Saber comunicar resultados de analítica ligados a objetivos de negocio, para audiencias técnicas y no técnicas.

Público al que va dirigido

El programa se dirige a profesionales con un perfil técnico (ingenierías TIC), cuantitativo (matemáticas, estadística) o de negocio (economía, empresa) que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en el análisis de datos.

Plan de estudios

Edición

Créditos

60 ECTS

Modalidad de enseñanza

On-line y presencial

Periodo de impartición

Consultar con el contacto

Lugar de impartición

International Center of Technology and Business: icoTaB

  (Fundación General de la Universidad de Alcalá).

  Plaza de Cervantes, 10. 28801 Alcalá de H. (Madrid)

Horario de impartición

Parte presencial: sábados mañana y tarde.

Plazo

Consultar con el ocntacto

Lugar

Fundación General de la Universidad de Alcalá

  Departamento de Formación

  C/ Imagen Nº3  Alcalá de Henares

  Teléfono.: 91.879.74.10  Fax: 91.879.74.55

  E-mail: cursos@fgua.es

Requisitos generales de acceso

Requisitos adicionales de acceso

 Documentación adicional: - Currículum vítae

Documentación a presentar

Número de plazas

20

Plazo

Consultar con el contacto

Procedimiento

Importe del estudio

precio por crédito: 98,33 €

este importe no incluye precios por servicios administrativos y seguro de accidentes.

Forma de pago

Pago único

Becas

La convocatoria y adjudicación de las becas correrá a cargo de la dirección académica del estudio.El 10% de los ingresos de este estudio serán destinados a becas.

Colaboradores

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