Máster Propio en Data Science

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Título

Máster Propio en Data Science

Código del plan de estudios

EQ17

Universidades participantes

Universidad de Alcalá

Dirección

Directora:

Elena García Barriocanal          elena.garciab@uah.es

 

Contacto

  E-mail: master.datascience@uah.es

  Web: http://www.master-data-scientist.com

Directora

  Elena García Barriocanal            Tel.    918856534         elena.garciab@uah.es

Objetivos formativos

El máster en data science pretende 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 en paralelo.
  • Saber diseñar bases de datos no convencionales (NoSQL), 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.

Público al que va dirigido

El máster en data science 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.

Se requiere capacidad para leer textos técnicos en inglés.

Plan de estudios

Créditos

60 ECTS

Modalidad de enseñanza

  On-line

Periodo de impartición

Consultar con el contacto

Lugar de impartición

  On-line

Horario de impartición

  On-line

Plazo de preinscripción

Consultar con el contacto

Lugar de preinscripción

Fundación General de la Universidad de Alcalá

  Departamento de formación

  C/ Mayor, 50

  28801 Alcalá de Henares

  Teléfono: 91.879.74.30

  Fax: 91.879.74.55

  e-mail: cursos@fgua.es

Requisitos generales de acceso

Requisitos adicionales de acceso

Documentación a presentar

Número de plazas

20

Plazo de matrícula

Consultar con el contacto

Procedimiento

Importe del estudio

    Precio por crédito: 98,33 €

   Importe preinscripción:     1.180,00     €

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

Forma de pago

Fraccionado

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.