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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: Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS

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

Julia T.

HUELVA

Opinión sobre Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS

Estoy muy satisfecho con el master que he realizado, ya que los objetivos se ha seguido plenamente hasta alcanzar los conocimientos deseados. Además, se nos ha facilitado una guía tanto teórica como práctica que nos ha servido en gran medida para avanzar de la forma más sencilla posible.

José María U.

CASTELLÓN

Opinión sobre Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS

Un master muy completo para repasar conceptos y aprender otros nuevos sobre datos.

álvaro C.

GRANADA

Opinión sobre Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS

Muy buen Máster Online en Data Science, estoy muy contento de haberlos elegido, el master en sí está muy completo y ha cumplido con creces mis expectativas.

Laura T.

TARRAGONA

Opinión sobre Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS

Este Máster Oficial Data Science me ha permitido especializarme más aún en este apasionante mundo al que estoy entregada desde hace años. Destaco la facilidad que se me ha dado para ir superando cada uno de los temas en el campus virtual, y la flexibilidad horaria adaptada a mis circunstancias personales.

Juan Antonio P.

MADRID

Opinión sobre Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS

Los contenidos sobre data science o análisis de datos que ofrece este master, son bastante completos y fáciles de entender. Sin lugar a dudas, se trata de un curso online muy recomendable, desde mi humilde punto de vista.
* Todas las opiniones sobre Máster Oficial Universitario en Data Science + 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 oficial data science

MASTER OFICIAL DATA SCIENCEAprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master oficial data science
La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas hacen que estén cada vez más presentes los conceptos de Data Science y el análisis de datos en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel muy relevante en la explotación de éstos. Con el Master Oficial Universitario en Data Science podrás ponerte a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y algoritmos de análisis que le permitirán desarrollar las habilidades necesarias para extraer y evaluar datos de forma eficaz, permitiéndote tomar decisiones estratégicas y optimizar costes.
Objetivos
de Master oficial data science
- Aprender a explotar los datos y visualizar resultados mediante técnicas de Data Science y programación estadística. - Conocer los principales algoritmos de análisis estadístico utilizados en entorno de Big Data. - Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo de Bases de datos. - Aprender a aplicar técnicas de Data Mining en Weka. - Descubrir la creación de Dashboard.
Salidas profesionales
de Master oficial data science
Las salidas profesionales de este Master Oficial Universitario en Data Science te permiten poder trabajar junto a los equipos directivos en la toma de decisiones como analista de mercado, digital manager, data architect, chief data officer y muchas otras profesiones emergentes. Desarrolla tu carrera profesional, adquiere una formación avanzada y amplía las fronteras en este sector.
Para qué te prepara
el Master oficial data science
Con el Master Oficial Universitario en Data Science tendrás la posibilidad de aprender a explotar los datos masivos haciendo uso de las técnicas estadísticas y lenguajes de programación más usados en un entorno de Big Data. Serás capaz de visualizar resultados y aplicar algoritmos, permitiéndote tomar decisiones estratégicas y optimizar cálculos. Tendrás la posibilidad de estudiar cómo llevar a cabo una base de datos y analizar las más exitosas.
A quién va dirigido
el Master oficial data science
Este Master Oficial Universitario en Data Science puede ir dirigido a cualquier persona interesada en el mundo de la ciencia de datos y su aplicación a toda la tecnología que engloba el Big Data, haciendo hincapié en la especialización en el análisis y explotación de los datos. Además, sirve para cualquier profesional interesado/a en continuar formándose en este sector.
Metodología
de Master oficial data science
Metodología Curso Euroinnova

Temario de Master oficial data science

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. Ingeniería de software, sus principios y objetivos
  2. Metodologías en Espiral, Iterativa y Ágiles
  3. Prácticas ágiles
  4. Métodos ágiles
  5. Evolución de las metodologías ágiles
  6. Metodologías ágiles frente a metodologías pesadas
  1. Principios de las metodologías ágiles
  2. Agile Manifesto
  3. User History
  1. La interacción como alternativa a la planificación lineal
  2. La comunicación y la motivación
  3. Características del liderazgo participativo
  4. Pensamiento disruptivo y desarrollo de la idea
  5. Prueba y error, learning by doing
  1. Definición y características de Extreme Programming
  2. Fases y reglas de XP
  3. La implementación y el diseño
  4. Los valores de XP
  5. Equipo y cliente de XP
  1. La teoría Scrum: framework
  2. El equipo
  3. Sprint Planning
  4. Cómo poner en marcha un Scrum
  1. Introducción al método Kanban
  2. Consejos para poner en marcha kanban
  3. Equipo
  4. Business Model Canvas o lienzo del modelo de negocio
  5. Scrumban
  1. Introducción al Lean Thinking
  2. Lean Startup
  1. Agile Inception Deck
  2. Design Thinking
  3. DevOps
  4. Dynamic Systems Development Method (DSDM)
  5. Crystal Methodologies
  6. Adaptative Software Development (ASD)
  7. Feature Driven Development (FDD)
  8. Agile Unified Process
  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. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  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. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de 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. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  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. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  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. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Tipos de inteligencia artificial
  2. SUBEPÍGRAFE - Tipo 1: basado en capacidades
  3. SUBEPÍGRAFE - Tipo 2: basado en la funcionalidad
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  2. SUBEPÍGRAFE - Aprendizaje supervisado
  3. SUBEPÍGRAFE - Aprendizaje sin supervisión
  4. SUBEPÍGRAFE - Lógica difusa
  5. SUBEPÍGRAFE - Búsqueda de rutas
  6. SUBEPÍGRAFE - Algoritmos genéticos
  7. SUBEPÍGRAFE - Optimización y mínimos
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  3. SUBEPÍGRAFE - Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine - SVN)
  4. SUBEPÍGRAFE - Vecion más cercano: K-nearest Neighbour (KNN)
  5. SUBEPÍGRAFE - Árbol de decisión
  6. SUBEPÍGRAFE - Random Forest
  1. Componentes
  2. SUBEPÍGRAFE - Perceptrón
  3. SUBEPÍGRAFE - Redes feed-forward
  4. Aprendizaje
  5. SUBEPÍGRAFE - Otras redes
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  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. Análisis de datos con NumPy
  2. Pandas
  3. Matplotlib
  4. SUBEPÍGRAFE - La jerarquía de objetos de Matplotlib
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
  1. Pivot tables en pandas
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
  1. Algortimo de Naive bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVM)
  2. ¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
  1. Algorimto de Random Forest
  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. Google Data Studio
  2. Fuentes de datos
  3. Informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Consulta de datos
  3. Orden de los datos, horizontal, un nivel, varios niveles
  4. Filtrado de datos
  5. Cuadros resumen
  6. Herramientas de simulación y de análisis
  7. Herramientas Powerbi
  1. Cambiar títulos de eje
  2. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
  3. Cambiar la estética de los títulos de Axis
  4. Cambiar la estética del texto del eje
  5. Texto del eje de rotación
  6. Eliminar texto de eje y marcas
  7. Eliminar títulos de eje
  8. Límite del rango del eje
  9. Forzar el trazado para que comience en el origen
  10. Ejes con la misma escala
  11. Usar una función para modificar etiquetas
  1. Añade un título
  2. Ajustar la posición de los títulos
  3. Use una fuente no tradicional en su título
  4. Cambiar espaciado en texto de varias líneas
  1. Trabajando con leyendas
  2. Apaga la leyenda
  3. Eliminar títulos de leyenda
  4. Cambiar la posición de la leyenda
  5. Cambiar la dirección de la leyenda
  6. Cambiar el estilo del título de la leyenda
  7. Cambiar título de leyenda
  8. Cambiar el orden de las claves de leyenda
  9. Cambiar etiquetas de leyenda
  10. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
  11. Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
  12. Dejar una capa fuera de la leyenda
  13. Adición manual de elementos de leyenda
  14. Usar otros estilos de leyenda
  1. Cambiar el color de fondo del panel
  2. Cambiar líneas de cuadrícula
  3. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
  4. Cambiar el color de fondo de la trama
  1. Trabajar con márgenes
  1. Trabajar con gráficos de paneles múltiples
  2. Crear múltiplos pequeños basados en una variable
  3. Permitir que los ejes deambulen libremente
  4. Uso facet_wrapcon dos variables
  5. Modificar el estilo de los textos de la tira
  6. Crear un panel de diferentes parcelas
  1. Trabajar con colores
  2. Especificar colores individuales
  3. Asignar colores a las variables
  4. Variables Cualitativas
  5. Seleccionar manualmente colores cualitativos
  6. Utilice paletas de colores cualitativas integradas
  7. Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
  8. Variables Cuantitativas
  9. La paleta de colores Viridis
  10. Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
  11. Modificar paletas de colores después
  1. Cambiar el estilo de trazado general
  2. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
  3. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
  4. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
  5. Crea tu propio tema
  6. Actualizar el tema actual
  1. Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
  2. Agregar una línea dentro de un gráfico
  3. Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico
  1. Agregue etiquetas
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
  1. Voltear una parcela
  2. arreglar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela
  1. Alternativas a un diagrama de caja
  2. Crear una representación de alfombra en un gráfico
  3. Crear una matriz de correlación
  4. Crear un gráfico de contorno
  5. Crear un mapa de calor
  6. Crear un diagrama de cresta
  1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
  1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
  1. Trabajar con gráficos interactivos
  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. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir 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

Titulación de Master oficial data science

¿Que consigues con un Título Oficial Universitario?

El título oficial obtenido, matriculándote en el Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS, pertenece al Espacio Europeo de Educación Superior y es válido internacionalmente en 48 países, como Alemania, Francia, España...

Al realizar el Máster Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS obtendrás una titulación oficial de I livello (primer nivel) de la universidad E-CAMPUS de Italia, que da acceso al doctorado debido a su adaptación y acogida al Plan Bolonia y al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). Con un gran reconocimiento internacional y totalmente válido y homologado, que podrá ser convalidado como titulación oficial de acuerdo al marco educativo de cada país, de los 48 del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES)

Euroinnova

* Para cursar un programa de Doctorado es necesario haber cursado 300 ECTS

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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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¿Qué entendemos por Data Science?

Data Science o la Ciencia de Datos es una de las doctrinas científicas que sirve para el análisis y la evaluación de fuentes de datos amplias, con el objetivo de extraer la información, el entendimiento de la realidad y el descubrimiento de parámetros con los que poder tomar decisiones. Data Science dispone de varias herramientas y funciones en matemática, estadística e informática para que todas ellas logren su meta: optimizar y mejorar la toma de decisiones. 

Las siete V de Data Science

  • Volumen. En este caso nos referimos a las informaciones o a la agrupación de datos que no es posible almacenarlos en los sistemas habituales.
  • Variedad. Hacemos referencia al conjunto de datos que son de diferente tipo y de diferentes proveedores. 
  • Velocidad. Este sector se incrementa a un ritmo veloz, lo más importante es que el proceso también es muy rápido.
  • Valor. En este caso hablamos de los datos, en este se disponen informaciones importantes, cómo obtener ese valor de forma eficaz. 
  • Visual. Una de las metas se basa en la conversión de informaciones de masas en datos gráficos, por lo que se puede observar gráficos dinámicos y muy bien estructurados y organizados. 
  • Veracidad. Aquí hacemos referencia a la fidelidad y a la exactitud de los datos y las informaciones. 
  • Variables. Aquí nos referimos a los datos masivos, puesto que van cambiando constantemente, por ello, es importante que las herramientas estén constantemente actualizándose. 

Si quieres aprender más sobre Data Science y sus beneficios, el Master Data Science Oficial Online que te ofrece Euroinnova te dará las herramientas clave para ello. Gracias a su metodología completamente online podrás cursar el Master Oficial Data Science desde la comodidad de tu casa, sin horarios y a tu ritmo.

Beneficios de Data Science

  • Predicción de actitudes. Las personas analizan y pueden ofrecer cuestiones de interés a los demás, por ello, se disminuye notablemente los peligros empresariales.
  • Personalización de ofertas. En este caso hablamos de los usuarios para incrementar el área de conversión y de las ventas. 
  • Detección de patrones. En este caso hablamos de la conexión con las personas, por ejemplo: aquellas personas que se dedican a llamar a clientes. 
  • Toma de decisiones firmes, esto ocurre gracias al análisis de datos. 
  • Identificación de peligros. Hay que identificar los riesgos o los beneficios a tiempo para poner en práctica las pautas.

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