Máster de Formación Permanente en Data Science y Análisis de Datos Complejos

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2495€

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Presentación

En la era digital actual, los datos se han convertido en un recurso valioso y abundante en prácticamente todos los aspectos de la sociedad y los negocios. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos complejos provenientes de diversas fuentes ha creado la necesidad de profesionales altamente capacitados en la ciencia de datos y el análisis de datos complejos. Estos profesionales desempeñan un papel crucial en el descubrimiento de información significativa, la toma de decisiones informadas y la generación de ventajas competitivas y este Máster de Data Science y Análisis de Datos Complejos te ayudará a poder enfrentarte a los desafíos asociados con el procesamiento y análisis de datos complejos. Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.

¿Quién puede acceder a la formación?

Este Máster de Data Science y Análisis de Datos Complejos está diseñado para profesionales y graduados en áreas relacionadas con la ciencia de datos, la estadística, la informática y disciplinas afines. También es adecuado para aquellos que deseen ampliar sus habilidades en el análisis de datos complejos y aspiran a desempeñarse como científicos o analistas de datos.

Objetivos

– Comprender los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y su aplicación en el análisis de datos complejos. – Adquirir habilidades técnicas en el manejo de herramientas y tecnologías utilizadas en la ciencia de datos. – Aplicar técnicas de aprendizaje automático y minería de datos para descubrir patrones y tendencias. – Desarrollar habilidades en la visualización de datos y la comunicación efectiva de los resultados del análisis. – Diseñar proyectos de análisis de datos, desde la recopilación de datos hasta la interpretación de los resultados. – Dominar técnicas de optimización y modelado estadístico en la resolución de problemas de datos complejos.

Salidas Profesionales

Gracias a este Máster de Data Science y Análisis de Datos Complejos podrás desempeñar roles clave en el campo de la ciencia de datos pudiendo trabajar como científico de datos, analista de datos, consultor de negocios, investigador, líderes de proyectos o especialistas en inteligencia empresarial en empresas de diversos sectores, como tecnología, finanzas, salud o marketing.

MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0

UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES

UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS

MÓDULO 2. BIG DATA Y STORYTELLING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

UNIDAD DIDÁCTICA 10. STORYTELLING

MÓDULO 3. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS

MÓDULO 4. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

MÓDULO 5. DATA MINING, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÉCNICAS DE DATA MINING

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ECOSISTEMA HADOOP

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS EXPERTOS

UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 10. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

UNIDAD DIDÁCTICA 11. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 12. CLASIFICACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 13. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS DE ELECCIÓN

MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS

MÓDULO 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

UNIDAD DIDÁCTICA 1. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EJES

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÍTULOS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. LEYENDAS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁRGENES

UNIDAD DIDÁCTICA 7. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES

UNIDAD DIDÁCTICA 8. COLORES

UNIDAD DIDÁCTICA 9. TEMAS

UNIDAD DIDÁCTICA 10. LÍNEAS

UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEXTO

UNIDAD DIDÁCTICA 12. COORDENADAS

UNIDAD DIDÁCTICA 13. TIPOS DE GRÁFICOS

UNIDAD DIDÁCTICA 14. CINTAS

UNIDAD DIDÁCTICA 15. SUAVIZADOS

UNIDAD DIDÁCTICA 16. GRÁFICOS INTERACTIVOS

MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4

UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 5. CREACIÓN DE DASHBORAD CON GOOGLE DATA STUDIO

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES

UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS

UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO

MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER (PFM)

Titulación

Titulación de Máster de Formación Permanente en Data Science y Análisis de Datos Complejos con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED – Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.