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Online
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12 meses - 60 ECTS
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos ECTS

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

Thiago Gomes

ALICANTE/ALACANT

Opinión sobre Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos ECTS

Comentarios

Guillermo F.

SEGOVIA

Opinión sobre Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos ECTS

Necesitaba especializarme en el análisis y tratamiento de datos automático para inscribirme a una oferta de trabajo y elegí este máster por su temario tan completo. Estoy seguro que estaré más que preparado para trabajar en este sector.

Paula S.

CASTELLÓN

Opinión sobre Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos ECTS

Gracias a Euroinnova he podido obtener esta titulación que me era exigida en el trabajo. Ahora que sé lo sencillo que es ir superando cada tema, por la buena estructura de los contenidos en este tipo de formaciones en modalidad online, seguiré formándome en el centro.

Nuria F.

TERUEL

Opinión sobre Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos ECTS

Escogí este máster ciencia de datos por el precio, aunque también me fijé en metodología y contenido. Me ha parecido una buena formación que puede realizar cualquier profesional del sector. Muy útil y práctica.

Jaime R.

BARCELONA

Opinión sobre Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos ECTS

Había hecho anteriormente algunos cursos de gestión de bases de datos y considero que tras finalizar este Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático mis conocimientos y habilidades para el tratamiento y análisis de datos en línea es bastante bueno. Estoy muy satisfecho

María P.

TOLEDO

Opinión sobre Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos ECTS

La buena accesibilidad a la plataforma de Euroinnova me ha facilitado mucho la realización del Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Además, poder contar con los materiales para consultarlos siempre que surja alguna duda es algo que valoro muy positivamente. Mi enhorabuena a la escuela
* Todas las opiniones sobre Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático + 60 Créditos 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 ciencia de datos

MASTER CIENCIA DE DATOS. Este master online pone a tu disposición las competencias profesionales necesarias para desarrollar tu carrera y mejorar tu empleabilidad. Si quieres especializarte en ciencia de datos y aprendizaje automático, no esperes más y solicita información sin compromiso.

Resumen salidas profesionales
de Master ciencia de datos
La Ciencia de Datos es un campo en constante evolución que se centra en el análisis, la interpretación y la extracción de conocimiento de grandes conjuntos de datos. En la actualidad, debido a la creciente cantidad de datos, está cada vez más presente la necesidad del desarrollo de profesionales en las Ciencias de Datos. La capacidad de aprovechar esta enorme fuente de información y emplearla en el aprendizaje automático es una herramienta increíblemente potente. Este Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático proporciona una formación sólida y completa con un enfoque práctico y teórico. El Master brinda a los estudiantes las habilidades necesarias para abordar los desafíos del análisis de datos y el aprendizaje automático en diversos contextos.
Objetivos
de Master ciencia de datos
- Repasar la programación estructurada. - Ver la elaboración y diseño de interfaces de usuario. - Estudiar el acceso a bases de datos, así como su uso, aprovechamiento y gestión. - Entender los puntos principales del Data Mining. - Ahondar en el desempeño de la Inteligencia Artificial. - Tipificar los valores del Machine Learning y aprendizaje Profundo.
Salidas profesionales
de Master ciencia de datos
Los perfiles del Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático tienen una amplia gama de oportunidades laborales. Pueden desempeñarse como científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de aprendizaje automático o consultores de análisis de datos en empresas de diferentes sectores, como tecnología, finanzas y económica, salud y marketing.
Para qué te prepara
el Master ciencia de datos
Este Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático prepara a los estudiantes para aplicar técnicas y métodos avanzados en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. A través de la programación estructurada, el diseño de interfaces y el acceso a bases de datos, los estudiantes adquieren habilidades prácticas para desarrollar aplicaciones y sistemas robustos. Además, aprenden técnicas para garantizar la calidad de sus proyectos.
A quién va dirigido
el Master ciencia de datos
El Master en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático está dirigido tanto a profesionales con conocimientos previos, técnicos de informática, como a aquellos que deseen actualizar sus habilidades en estas áreas en respuesta a la creciente demanda de profesionales en el campo de la ciencia de datos. Teniendo en cuenta a estudiantes de esta rama que quieran profundizar.
Metodología
de Master ciencia de datos
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
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 ciencia de datos

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  1. Conceptos básicos. Definición de algoritmo.
  2. Metodología para la solución de problemas
  3. Entidades primitivas para el diseño de instrucciones
  4. Programación estructurada. Métodos para la elaboración de algoritmos
  5. Técnicas para la formulación de algoritmos
  6. Estructuras algorítmicas básicas
  7. Arrays. Operaciones
  8. Cadenas de caracteres. Definición, función, manipulación.
  9. Módulos
  10. Confección de algoritmos básicos.
  1. Análisis de algoritmos.
  2. Manejo de memoria
  3. Estructuras lineales estáticas y dinámicas:
  4. Recursividad.
  5. Estructuras no lineales estáticas y dinámicas
  6. Algoritmos de ordenación.
  7. Métodos de búsqueda.
  8. Tipos abstractos de datos.
  1. El entorno de desarrollo de programación.
  2. Lenguaje estructurado
  3. Herramientas de depuración.
  4. La reutilización del software.
  5. Herramientas de control de versiones.
  1. Evolución de las interfaces en el software de gestión.
  2. Características de las Interfaces, interacción hombre-máquina.
  3. Interface gráficas de usuario
  4. Normalización y estándares
  5. User Access), CDE (Common Desktop Environment), etc.
  6. Guías de estilos.
  7. Normas CUA (Common User Access)
  8. Arquitectura y herramientas para el desarrollo de GUI:
  9. Diseño y desarrollo de interfaces de gestión:
  10. Evaluación del diseño
  1. Interfaces gráficas de usuario
  2. Herramientas para el desarrollo de interfaces gráficas de usuario
  3. Técnicas de usabilidad.
  4. Rendimiento de interfaces.
  5. Notación Húngara.
  6. Estructura de un programa GUI
  7. El procedimiento de ventana
  8. Menús.
  9. Fichero de recursos.
  10. Los cajas de diálogo
  11. Controles básicos.
  12. El Interfaz de dispositivos gráficos (GDI)
  1. El cliente del SGBD. Usuarios y privilegios.
  2. El lenguaje SQL.
  3. Objetos de la base de datos.
  4. Integridad y seguridad de los datos
  5. Sentencias del lenguaje estructurado para operar sobre las bases de datos.
  6. APIs de acceso a bases de datos.
  7. Integración de los objetos de la base de datos en el lenguaje de programación estructurado.
  8. Conexiones para el acceso a datos
  9. Realización de consultas SQL desde un programa estructurado
  10. Creación y eliminación de bases de datos.
  11. Creación y eliminación de tablas.
  12. Manipulación de datos contenidos en una base de datos:
  13. Objetos de Acceso a Datos (DAO)
  14. Herramientas de acceso a datos proporcionadas por el entorno de programación.
  1. Fundamentos y objetivos de las pruebas.
  2. Tipos de errores y coste de corrección.
  3. Planificación de las pruebas
  4. Proceso de pruebas. Las pruebas en las distintas fases.
  5. Tipos de pruebas
  6. Herramientas.
  7. Normas de calidad del software
  8. Documentación de pruebas
  1. Funciones y características.
  2. Empaquetamiento, instalación y despliegue
  1. Herramientas de documentación: características.
  2. Herramientas para generación de ayudas.
  3. Documentación de una aplicación, características, tipos
  1. Concepto de base de datos relacional.
  2. Ejemplificación.
  3. Concepto de modelos de datos. Funciones y sublenguajes (DDL y DML).
  4. Clasificación los diferentes tipos de modelos de datos de acuerdo al nivel abstracción
  5. Enumeración de las reglas de Codd para un sistema relacional.
  1. Concepto de Relaciones y sus propiedades.
  2. Concepto de Claves en el modelo relacional.
  3. Nociones de álgebra relacional.
  4. Nociones de Cálculo relacional de tuplas para poder resolver ejercicios prácticos básicos.
  5. Nociones de Calculo relacional de dominios.
  6. Teoría de la normalización y sus objetivos
  1. Proceso de realización de diagramas de entidad-relación y saberlo aplicar.
  2. Elementos
  3. Diagrama entidad relación entendidos como elementos para resolver las carencias de los diagramas Entidad-Relación simples.
  4. Elementos
  5. Desarrollo de diversos supuestos prácticos de modelización mediante diagramas de entidad relación.
  1. Contextualización del modelo orientado a objeto dentro del modelado UML.
  2. Comparación del modelo de clases con el modelo-entidad relación.
  3. Diagrama de objetos como caso especial del diagrama de clases.
  1. Enumeración de las ventajas e inconvenientes respecto a otros modelos.
  2. Concepto de fragmentación y sus diferentes tipos
  3. Enumeración de las reglas de corrección de la fragmentación.
  4. Enumeración de las reglas de distribución de datos.
  5. Descripción de los esquemas de asignación y replicación de datos.
  1. Relación de estos elementos con tablas, vistas e índices.
  2. Consecuencias practicas de seleccionar los diferentes objetos de almacenamientos.
  3. Diferentes métodos de fragmentación de la información en especial para bases de datos distribuidas.
  1. Conceptos básicos, nociones y estándares.
  2. Lenguaje de definición de datos (DDL SQL) y aplicación en SGBD actuales.
  3. Discriminación de los elementos existentes en el estándar SQL-92 de otros elementos existentes en bases de datos comerciales.
  4. Sentencias de creación: CREATE
  5. Nociones sobre el almacenamiento de objetos en las bases de datos relacionales.
  6. Nociones sobre almacenamiento y recuperación de XML en las bases de datos relacionales
  1. Conceptos fundamentales.
  2. Identificación de los problemas de la concurrencia.
  3. Actualizaciones perdidas.
  4. Lecturas no repetibles.
  5. Lecturas ficticias.
  6. Nociones sobre Control de la concurrencia
  7. Conocimiento de las propiedades fundamentales de las transacciones.
  8. ACID
  9. Análisis de los niveles de aislamiento
  10. Serializable.
    1. - Desarrollo de un supuesto práctico en el que se ponga de manifiesto la relación y las implicaciones entre el modelo lógico de acceso y definición de datos y el modelo físico de almacenamiento de los datos.
  1. Descripción de los diferentes fallos posibles (tanto físicos como lógicos) que se pueden plantear alrededor de una base de datos.
  2. Enumeración y descripción de los elementos de recuperación ante fallos lógicos que aportan los principales SGBD estudiados.
  3. Distinción de los diferentes tipos de soporte utilizados para la salvaguarda de datos y sus ventajas e inconvenientes en un entorno de backup.
  4. Concepto de RAID y niveles más comúnmente utilizados en las empresas
  5. Servidores remotos de salvaguarda de datos.
  6. Diseño y justificación de un plan de salvaguarda y un protocolo de recuperación de datos para un supuesto de entorno empresarial.
  7. Tipos de salvaguardas de datos
  8. Definición del concepto de RTO (Recovery Time Objective) y RPO (Recovery Point Objective).
  9. Empleo de los mecanismos de verificación de la integridad de las copias de seguridad.
  1. Definición de SGBD distribuido. Principales ventajas y desventajas.
  2. Características esperadas en un SGBD distribuido.
  3. Clasificación de los SGBD distribuidos según los criterios
  4. Enumeración y explicación de las reglas de DATE para SGBD distribuidos.
  5. Replicación de la información en bases de datos distribuidas.
  6. Procesamiento de consultas.
  7. Descomposición de consultas y localización de datos.
  1. Conceptos de seguridad de los datos: confidencialidad, integridad y disponibilidad.
  2. Normativa legal vigente sobre datos
  3. Seguimiento de la actividad de los usuarios
  4. Introducción básica a la criptografía
  5. Desarrollo de uno o varios supuestos prácticos en los que se apliquen los elementos de seguridad vistos con anterioridad.
  1. Descripción de las herramientas para importar y exportar datos
  2. Clasificación de las herramientas
  3. Muestra de un ejemplo de ejecución de una exportación e importación de datos.
  4. Migración de datos entre diferentes SGBD
  1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas
  2. Implantación en la empresa
  3. Definición de la necesidad
  4. Objetivos
  5. Costes
  6. Áreas de aplicación
  1. Redes neuronales de modelización predictiva
  2. Algoritmos matemáticos
  3. Árboles de decisión
  4. Técnicas de visualización de datos
  5. Elección de la técnica
  6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio
  7. Ventajas
  1. Segmentación
  2. Clasificación y segmentación de clientes
  3. Ofertas
  4. Fidelizar clientes
  5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta
  6. Estructurar la información
  1. Herramientas para la fidelización
  2. Entornos transaccionales
  3. Acciones promocionales puntuales
  4. Utilidad del conocimiento
  5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información LOPD
  1. Introducción a la inteligencia
  2. Inteligencia de los seres vivos
  3. Inteligencia artificial
  4. Dominios de aplicación
  5. Problemas tratados por la Inteligencia Artificial
  1. ¿En qué consiste el Test de Turing?
  2. Debilidades u objeciones de la prueba
  3. La habitación china
  4. La variante de Turing
  5. Superación del test de Turing
  1. ¿Qué son las redes neuronales?
  2. Ventajas de las redes neuronales
  3. Modelo Neuronal
  4. Arquitectura
  5. Aplicaciones de las redes neuronales
  6. Aprendizaje
  1. Definición
  2. Características
  3. Componentes de un sistema experto
  4. Tipos de sistemas expertos
  5. Campos de aplicación
  1. Concepto de agente
  2. Agente racional
  3. Arquitecturas de agentes
  4. Descentralización de los agentes
  1. Aplicaciones de los agentes inteligentes
  2. Tecnologías aplicadas de la Inteligencia Artificial
  1. Concepto de aprendizaje profundo
    1. - Diferencias existentes entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático
  2. Evolución e historia del aprendizaje profundo
    1. - Cronología histórica
    2. - Pioneros del campo del aprendizaje profundo
  3. Ventajas del aprendizaje profundo
    1. - Principales ventajas del aprendizaje profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. Concepto de aprendizaje profundo por refuerzo
  2. Los elementos que componen un modelo de aprendizaje profundo por refuerzo
  3. El funcionamiento del aprendizaje profundo por refuerzo
    1. - Recompensas vs penalizaciones
    2. - Algoritmos a utilizar
    3. - La ecuación de Bellman
  4. Posibilidades del aprendizaje profundo por refuerzo
  1. Las posibilidades futuras del aprendizaje profundo
  2. Principales usos en la actualidad
  3. Aprendizaje profundo e IoT
    1. - El concepto de IoT
  4. Aplicaciones en el entorno empresarial

Titulación de Master ciencia de datos

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
master ciencia de datosmaster ciencia de datos
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* 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

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master ciencia de datos

Información complementaria

Master Ciencia de Datos

La transformación digital

Es la aplicación de capacidades digitales a procesos, productos y activos para mejorar la eficiencia, mejorar el valor para el cliente, gestionar el riesgo y descubrir nuevas oportunidades de generación de ingresos. Dicho de otra manera, es la integración de tecnología digital en todas las áreas de una empresa, cambiando fundamentalmente la forma en que opera y brinda valor a sus clientes.

La transformación digital puede implicar la reelaboración de los productos, procesos y estrategias dentro de la organización mediante el aprovechamiento de la tecnología digital. Como tal, la transformación digital requiere reinvención de la mayoría de las áreas dentro de una organización.

La transformación digital ayuda a una organización a seguir el ritmo a las demandas emergentes de los clientes, manteniéndolas en el futuro. Además, permite que las organizaciones compitan mejor en un entorno económico que cambia constantemente a medida que la tecnología evoluciona.

Master Ciencia de Datos

Los datos dentro de la transformación digital

La transformación digital reduce los procesos que una empresa hace o podría hacer en la actualidad, automatiza el trabajo que la gente realiza y convierte el proceso en software. Lo que queda son datos.

Lo digital convierte los procesos en datos. Esto permite a las organizaciones ver su negocio a través del lente de los datos en lugar del objetivo del proceso.

A medida que surgen los datos y la capacidad de asociar esos datos con indicadores o problemas, una organización puede no ser solo más eficiente, sino también cambiar lo que hace. El impacto comercial que resulta de ver el mundo a través de un lente de datos en lugar de una lente de proceso es muy poderoso.

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El caso de Airbnb en donde se separó de los procesos y se centró en los datos al darse cuenta de que la empresa no necesitaba poseer activos físicos (hoteles). Las personas que tienen apartamentos en excelentes ubicaciones son una opción diferente a los hoteles y ofrecen un valor diferente en la experiencia del cliente.

Un mundo basado en datos permite entregar una experiencia de cliente completa. Desde la experiencia del cliente, no es la rapidez con que la organización responde el teléfono, sino la rapidez con que el cliente puede completar un pedido. La experiencia y satisfacción del cliente radica en el hecho de que el cliente no necesita múltiples conversaciones con la organización.

Datos que impulsan la transformación digital

El Internet de las cosas hace posible que tengamos hogares inteligentes, fábricas inteligentes y ciudades inteligentes. Los vehículos autónomos están empezando a cambiar la industria del transporte. La inteligencia artificial y el machine learning permiten enfoques predictivos para la toma de decisiones e impulsa el conocimiento del negocio.

Esta transformación digital que barre las industrias por sorpresa no sería posible sin datosLos datos son los habilitadores de nuevas tecnologías y soluciones. Sin embargo, la mayoría de los ejecutivos y tomadores de decisiones están preocupados por la calidad de los datos de los que dependen sus soluciones y conocimientos. Muchas empresas y tomadores de decisiones no entienden qué constituye información de calidad y cómo se puede obtener, generar, recopilar y utilizar.

Los los datos de calidad son el diferenciador crítico que impulsa la transformación digital y lo que constituye información de calidad.

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