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Modalidad
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1500 horas
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sin intereses
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24 Horas
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Maestría en Data Science

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

Sara R.

LIMA

Opinión sobre Maestría en Data Science

El campus virtual es genial, ya que tiene todo lo que se necesita para una buena formación, bastante contenta.

Luis U.

GUADALAJARA

Opinión sobre Maestría en Data Science

Me recomendaron esta Maestría el otro día unos amigos de clase, estaba indecisa al principio y luego me he dado cuenta de la importancia de esto y no estoy para nada arrepentida

Cristina S.

SANTIAGO DE CHILE

Opinión sobre Maestría en Data Science

Lo que más me ha gustado ha sido la flexibilidad que tienes a la hora de estudiar y realizar los exámenes cuando estés listo.

Santiago P.

BUENOS AIRES

Opinión sobre Maestría en Data Science

La modalidad online me gusta mucho, ya que puedo complementar muchas cosas a la vez sin tener aún la preocupación de movilizarme

Mauricio S.

CIUDAD DE MÉXICO

Opinión sobre Maestría en Data Science

Estoy muy contenta con él Maestría en Data Science, ya que los objetivos se han seguido plenamente hasta alcanzar los conocimientos esperados. Además, se nos ha facilitado una guía tanto teórica como práctica que nos ha ayudado en gran medida para avanzar de la forma más sencilla posible.
* Todas las opiniones sobre Maestría en Data Science, 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 la Maestría en data science

MAESTRÍA EN DATA SCIENCE. Realiza ya esta Maestría para poder especializarte en todo sobre la Data Science y convertirte en un profesional. Matricúlate en Euroinnova para poder conseguir tus metas profesionales. ¡No dudes en preguntarnos!.

Resumen salidas profesionales
de la Maestría en data science
El big data se ha vuelto un área a desarrollar imprescindible para todo tipo de empresas. Los datos se han vuelto la moneda de cambio más cotizada, tanto, que muchas compañías de nueva creación y base tecnológica, ya no pagan a sus socios con dinero, sino con información confidencial y muy valiosa para el desarrollo de negocio. ¿Quieres ser tú uno de los profesionales que lideren el data science? Te recomendamos la Maestría en Data Science de Esibe Mientras que antes, solo las grandes empresas tenían acceso a las fuentes de datos y a las herramientas más caras y sofisticadas para extraerlos, ahora, el mundo del big data se ha democratizado y ofrece servicios adaptados a las posibilidades de cada negocio.
Objetivos
de la Maestría en data science
- Profundizarás en los fundamentos del data science. - Aprenderás las últimas técnicas de extracción y gestión de datos, así como lenguaje de consulta SQL - Conocerás las estrategias más efectivas de Marketing basadas en el análisis de datos. - Implantarás los nuevos modelos y técnicas del data mining. - Diseñarás proyectos de crecimiento empresarial para los que será esencial la gestión de datos - Sabrás detectar y potenciar los factores de éxito que impulsan a una empresa gracias al cruce de información obtenida de sus actividades en el entorno digital.
Salidas profesionales
de la Maestría en data science
Las salidas profesionales a las que conseguirás acceder con la maestría en data science son innumerables. Podrás trabajar junto a los equipos directivos en la toma de decisiones, como analista de mercado, digital manager, data architect, chief data officer y en muchas otras profesiones emergentes.
Para qué te prepara
la Maestría en data science
La finalidad principal de esta maestría en data science es la de ofrecer una formación completa y actualizada sobre el mundo del big data. Al obtener una visión global de este campo y al entender sus fundamentos, los profesionales podrán desarrollar las estrategias más eficientes para sus empresas y elegir las herramientas que mejor se ajusten a necesidades. En cuanto a nivel técnico, esta maestría profundizará en el lenguaje SQL, en el funcionamiento de bases relacionales, en técnicas de data mining y weka, en el almacenamiento escalable y en ciberseguridad para que toda la información extraída quede bajo control. Como ves, esta maestría contiene un amplio temario que te permitirá dominar los aspectos más esenciales del big data.
A quién va dirigido
la Maestría en data science
Esta maestría en data science va dirigido a todos los profesionales del mundo empresarial que quieran comenzar a explorar el mundo de los datos y a beneficiarse de todo su potencial. Comenzarás entendiendo los conceptos más generales y seguirás con los aspectos más técnicos para para obtener un aprendizaje completo que te permita desarrollar proyectos basados en la ciencia de los datos.
Metodología
de la Maestría 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 la Maestría en data science

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  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. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  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. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la analítica web?
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición
  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. LinkedIn
  7. Tik tok
  8. Instagram
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  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. ¿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 Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  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. 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. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

Titulación de la Maestría en data science

Titulación de Maestría en Data Science con 1500 horas expedida por ESIBE (ESCUELA IBEROAMERICANA DE POSTGRADO).
maestria en data science
EUROINNOVA - ESIB - ESIBE (ESCUELA IBEROAMERICANA DE POSTGRADO)

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Información complementaria

Maestría en Data Science

En esta Maestría en Data Science aprenderás todo lo relacionado con el Big Data y Business Intelligence, herramientas para las analíticas de Web, el Data Science, introducción a la ciencia de datos, Weka y Data Mining, análisis de datos, Phyton, principales productos de Business Intelligence, entre otros.

Es por eso que gracias a la Maestría en Data Science y Big Data, te especializarás en este sector, convirtiéndote en un profesional del área, para así conseguir tus metas profesionales, impulsar tu carrera personal y tener muchas oportunidades laborales.

¿Quieres saber más información sobre esta maestría de Euroinnova International Online Education? ¡Sigue leyendo!

Maestría en Data Science

¿Qué es la Data Science y qué funciones realiza?

La Data Science, también llamada Ciencia de Datos, se considera una disciplina que está enfocada principalmente en analizar cuáles son las grandes fuentes de datos, para luego extraer toda la información y descubrir cuáles serían las bases que hay que tomar para tomar las mejores decisiones.

Los profesionales de la Data Science tienen el objetivo aplicar sus conocimientos de matemáticas, estadística y programación para analizar e interpretar los datos que tienen las empresas y a partir de allí, sacar información útil de ella. Algunas de las funciones que realizan son las siguientes:

  • Extraer datos: Consiste en intentar conseguir toda la información posible a partir de la utilización de diversas fuentes. El volumen de datos que podremos conseguir variará depende
  • Limpiar datos: En este caso, se eliminará toda la información que no nos resulte para nada útil, y más tarde preparar los datos útiles para su procesamiento.
  • Procesamiento de datos: Se realiza un tratamiento de datos en donde se aplican las herramientas estadísticas más importantes como lo son los softwares analíticos, el Machine Learning, Big Data, etc.
  • Visualización de datos: Consiste en la representación de datos de muchas maneras para que puedan ser comprensibles para todos.

Mediante la Maestría en Data Science aprenderás todo sobre la Data Science para convertirte en todo un profesional del área y así aumentar tus oportunidades laborales.

Tipos de Data Science

Dentro de la Data Science, existen muchos conceptos que definen sus algoritmos y son los siguientes:

  • Machine Learning: El Machine Learning consiste en clasificar la información que obtenemos y poder anticiparnos a cualquier situación de la ciencia de datos. Se crean sistemas que son capaces de identificar cuáles son los patrones más complejos.
  • Inteligencia Artificial: Gracias a la inteligencia artificial, se pueden crear programas y herramientas que pueden llegar a ser capaces de responder con su propia autonomía a cualquier información que se le suministra. 
  • Data Mining: Se le conoce como la minería de datos, ya que permite el análisis de las bases de datos de manera automatizada, identificando los patrones de cómo se comportan los datos. 
  • Deep Learning: Con esto se puede activar el Machine Learning, y con ello podremos identificar nuevos grupos sociales de clientes, mejorando sus productos o evitar los fraudes.

Matricúlate ya en la Maestría Online en Data Science para poder desarrollar tu carrera laboral de la mejor manera con Euroinnova. 

¿Qué ofrece Euroinnova?

En Euroinnova contamos con más de una década de experiencia y más de 10000 alumnos anuales, es por eso que ofrecemos los mejores cursos para que puedas formarte sin problema. También ofrecemos otros cursos, posgrados y másteres para que todos los estudiantes y trabajadores puedan complementar su preparación y puedan aumentar sus oportunidades laborales. 

Además, te ofrecemos un servicio de tutorías personalizado para que puedas resolver todas tus dudas de la mano de los mejores expertos en la materia que estarán encantados de atenderte. Cualquier duda que tengas, puedes llamar al 958050200, o vía email escribiéndonos desde: http://centros.euroinnova.edu.es/contacto. 

Por otro lado, no te preocupes por nada, ya que no hace falta ningún tipo de formación específica previa para realizar nuestros cursos. Además, gran parte de las formaciones que ofertamos son baremables en Oposiciones y bolsas de empleo a la Administración Pública. Además, presentamos una modalidad de formación 100% online.

Si quieres aprender más sobre este ámbito, matricúlate ya en la Maestría en Data Science y expande tus oportunidades laborales dándole a tu carrera el mejor impulso posible.

También contestamos a los mensajes en las Redes Sociales, correo electrónico y también tenemos un soporte de teléfono disponible para todos los países. ¡No te quedes con la duda, llama ya!

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Preguntas al director académico sobre la Maestría en data science

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