Maestría Oficial en Data Science & Business Analytics - En línea

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Análisis de educaedu

Carlos Gómez

Carlos Gómez

Maestría Oficial en Data Science & Business Analytics

  • Modalidad de impartición
    La Maestría Oficial en Data Science & Business Analytics , se impartirá de forma Online.
  • Número de horas
    El tiempo de duración de la Maestría es de 16 meses.
  • Titulación oficial
    Una vez que concluyas el plan de estudios, IMMUNE Technology Institute, te otorgará el título de por la Maestría Oficial en Data Science & Business Analytics.
  • Valoración del programa
    Esta maestría combina el análisis de datos con la toma de decisiones estratégicas en los negocios. Los estudiantes aprenderán a manejar grandes volúmenes de datos, a construir modelos predictivos y a analizar patrones para tomar decisiones informadas. Contarás con un Staff académico de alto desempeño a lo largo de tu formación.
  • Dirigido a
    La Maestría Está dirigida a profesionales con formación previa en áreas como ingeniería, informática, economía o administración, interesados en aplicar el análisis de datos a decisiones empresariales.
  • Empleabilidad
    quienes culminen el recorrido de estudios podrán desempeñarse como: Data Scientist, Analista de Datos, Consultor en Análisis de Negocios, Especialista en Inteligencia de Negocios.

Comentarios sobre Maestría Oficial en Data Science & Business Analytics - Online

  • Contenido

    Maestría Oficial en Data Science & Business.

    En colaboración con: | Capstone Project tutorizado:
    Modalidad: Online con clases en directo
    Duración: 16 meses | 2 Sesiones semanales de clases en directo

    Acceso gratuito a formación complementaria:
    Curso de IA generativa: prompt engineering y productividad
    Curso de introducción a la programación: Python.


    Información académica.

    Especialízate en la ciencia de datos desde cero y domínalo: las competencias non-tech, código, ciencias de datos, Inteligencia Artificial y Machine learning, haz upskilling de manera escalable con un programa innovador y una metodología de aprendizaje online y colaborativa.

    Objetivos.
    • Lenguajes de programación: Python, R, y SQL.
    • Extraer, procesar y analizar datos para la toma de decisiones utilizando técnicas y herramientas actuales.
    • Gestionar proyectos basados en ciencia de datos y big data. Impulsar iniciativas de analítica avanzada desde diferentes áreas del negocio.
    • Adquirir una visión integral y transversal de soluciones Big Data y Cloud.
    • Generar informes, cuadros de mando y representaciones visuales de datos.
    • Anticipar y detectar patrones, tendencias y causas con analítica predictiva y Machine Learning.
    • Dominar la aplicación estratégica de Data Science en áreas como marketing, CRM, banca y finanzas, operaciones, RRHH, e IoT entre otras.

    Career Readiness.
    Ofrecemos a nuestros alumnos una formación integral que les prepara para el mercado laboral. A través de un itinerario personalizado, les ayudamos a desarrollar sus competencias profesionales, a establecer relaciones con empresas y a superar los procesos de selección.

    Una formación alternativa.
    En todos nuestros contenidos incluimos un porcentaje de Human Sciences para relacionar la tecnología con las soft skills.

    Metodología Learning By Doing.
    Se centra en la aplicación práctica de conocimientos y habilidades para fomentar un aprendizaje significativo y duradero.

    Perfil del Egresado.

    Conocer

    Recibe el entendimiento de los datos, su importancia, su uso, su interpretación y la forma de sacar valor de las mismas.
    Averigua sobre las principales herramientas en ciencia de datos que permita que la empresa u institución pueda ser beneficiada con la cantidad de datos que recopila.
    Logra saber cómo se utilizan los paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
    Entiende que es big data, las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y conocer la evolución del big data en su contexto histórico.
    Comprende el concepto de “ciencia de datos”, su relación con otras disciplinas, sus métodos y su aplicación práctica.
    Domina las técnicas de procesamiento de los datos y entender su relevancia, tanto en la mejora de la calidad de los datos como en el incremento de su utilidad para los modelos, algoritmos, consolidaciones, visualizaciones y demás elementos que se requieran.
    Sabe sobre los principios y beneficios de la inteligencia de negocio.
    Identifica una solución completa de big data en un ecosistema de Hadoop y practicarlo sobre una máquina virtual.
    Comprende que las técnicas que permiten extraer el conocimiento de la población a partir de la muestra que sea el más evidente para la aproximación a la realidad de la población cuanto más representativa sea la muestra de esta.
    Aprende sobre el aprendizaje automático y la forma en que puede ayudar al negocio; así como entender sobre los principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático y el momento en que se debe aplicar cada tipo.
    Conoce y comprende la inteligencia artificial, su significado y el tipo de problemas que puede resolver; las técnicas para la toma de decisiones (sistemas expertos y aprendizaje supervisado), así como sus aplicaciones.
    Hacer

    Interpreta la información que puede extraerse de los datos y saber qué preguntas pueden plantearse resolver ante los datos, es ser conocedores del dominio que presenten los datos.
    Utiliza las principales herramientas de la ciencia de datos para poder presentar los datos con precisión y valor a los mismos.
    Instala y utiliza paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
    Aplica los principales elementos fundamentales de programación, tanto para Python como para R.
    Desarrolla el modelo de la empresa data-driven y cómo esta se articula alrededor de la explotación de su plataforma de datos; al caracterizar los nuevos perfiles que surgen en la empresa como consecuencia de la adopción de una estrategia basada en la explotación de datos.
    Formula un proyecto de ciencia de datos a partir del establecimiento del problema a resolver, incluyendo las distintas etapas, el tipo de herramientas a utilizar, los perfiles profesionales que es necesario involucrar, el tipo de obstáculos que pudieran surgir y las formas de sortearlos.
    Realiza visualizaciones efectivas de información y transmitir el mensaje apropiado.
    Resuelve una solución de procesamiento de datos con Spark en un entorno con notebooks.
    Analiza e interpreta los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias.
    Utiliza otras herramientas y servicios de empresas que están listos para apoyar en los proyectos propios.
    Logra procesar el lenguaje natural, qué tipos de problemas resuelve y sus aplicaciones.
    Ser

    Analiza situaciones en forma crítica y propone soluciones viables con objetividad y realismo.
    Elabora una visión global y totalizadora de las complejas relaciones socio-laborales que surgen en los distintos modos de producción históricamente desarrollados y vigentes.
    Perfecciona las bases teóricas de la especialidad y de orientarla en la mejor dirección posible.
    Vivir

    Siente la dinámica del manejo de los datos y los transforma en información apoyándose en la fuerza laboral especialista.
    Entiende la trascendencia de los recursos humanos dentro del desarrollo de una empresa.
    Contribuye a la construcción de tejido social desde el manejo del talento humano de la empresa
    Emprender

    Presenta propuestas para la optimización de los recursos informáticos.
    Genera modelos de análisis y optimización de los datos en una empresa.
    Capacidad para generar nuevas empresas con evaluación de factibilidad de los datos y la forma en crear valor a partir de ellas.



    Plan de estudios.

    Prework:
    Este Prework permite introducir conceptos en los que el programa profundizará, haciendo que el alumno se sienta cómodo desde el primer día y consiguiendo que todo el grupo tenga un nivel parejo, lo que permite avanzar más y mejor, así como mejorar la cooperación entre todos los integrantes.

    Funcionamiento básico de un ordenador: Conceptos como hardware y software, CPU, memoria, dispositivos de almacenamiento, sistemas operativos y redes.
    Introducción a los lenguajes de programación: Explicar qué es un lenguaje de programación, para qué sirve y los tipos de lenguajes (compilados e interpretados).Dar una visión general de los lenguajes más utilizados en la actualidad, y por qué se usan.
    Conceptos fundamentales de programación: Hablar de elementos como variables, tipos de datos, operaciones, estructuras de control de flujo (if/else, bucles) y funciones.Enseñar cómo descomponer un problema complejo en subproblemas más pequeños y manejables.Contarlo todo de forma muy básica para evitar meterse en el módulo de Fundamentos de Programación (ya con python).
    Herramientas de desarrollo y buenas prácticasIntroducir el uso de un IDE, como PyCharm o VSCode, así como los notebooks. Hablar sobre el control de versiones con Git.Mencionar buenas prácticas de programación, como la importancia de comentar el código y seguir convenciones de estilo (pythonic code).
    Introducción a las estructuras de datos: Presentar conceptos como arrays, listas, conjuntos, diccionarios/mapas y árboles.Enfocarlo no dentro de un lenguaje de programación específico, más a nivel de pseudocódigo también. El objetivo es que los estudiantes comprendan qué son, para qué se utilizan y cuándo podría ser apropiado utilizar una estructura de datos sobre otra.
    Conceptos fundamentales de bases de datos: Explicar qué es una base de datos, para qué se utiliza y qué tipos existen (por ejemplo, bases de datos relacionales y no relacionales).Introducir conceptos clave como tabla, registro, campo, clave primaria y relaciones entre tablas.

    Las herramientas del científico de datos 50h.
    Revisión de los conceptos claves de programación necesarios para abordar el tratamiento y aprovechamiento de los datos mediante código. Introducción al lenguaje de programación R y amplia presentación de las capacidades que ofrece Python.
    1. Fundamentos de Python y librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas
    2. Python intermedio y avanzado
    3. Procesamiento de datos y visualización con Python

    Inteligencia de negocio y visualización 80h.
    En este módulo aprenderemos qué son las bases de datos y los principales tipos que existen. Entraremos en el mundo del modelado de las bases de datos relacionales y aprenderemos a programar en SQL. Ademas, estudiaremos qué son los procesos ETL y cómo se diseñan e implementan.
    • Diseño de base de datos
    • Estándar SQL I
    • Estándar SQL II
    • El almacén de datos / Datawarehouse y Herramientas y procesos de extracción, transformación y carga ETL".

    La ciencia de datos. Técnica de análisis, minería y visualización 80h.
    En esta asignatura repasaremos el ciclo de vida del dato y cómo afecta en el proceso a de análisis de los datos. Además, nos introduciremos en el mundo de la visualización de datos, dónde aprendemos a diseñar dashboards en PowerBI.
    1. Ciclo de vida y calidad del dato
    2. Preparación y pre proceso de datos
    3. Herramientas y técnicas de visualización I
    4. Herramientas y técnicas de visualización II.

    Impacto y valor del Big Data 80h.
    Este módulo tiene como finalidad conocer el análisis big data como herramienta para abordar temas sustantivos y preguntas de investigación. Aprenderás qué se entiende por big data, su evolución en el contexto histórico, entender las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y compararlo con la inteligencia de negocio tradicional.
    1. Introducción al mundo del Big Data
    2. Inteligencia de Negocio vs. Big Data
    3. Tecnologías Big Data
    4. Valor del dato y aplicaciones por sectores.

    Tecnología y herramientas Big Data 80h.
    Conocer y utilizar las herramientas que componen el ecosistema para el manejo de gran cantidad de datos. Entre estos, está Spark, Hadoop o las BBDD NoSQL.
    1. HADOOP y su ecosistema
    2. SPARK
    3. Bases de datos NOSQL
    4. Plataformas CLOUD.

    Estadística para el científico de datos 80h.
    En este módulo aprenderás los fundamentos de Programación en R, un lenguaje de programación para estadística. En paralelo, se introducirán los principales conceptos estadísticos que son esenciales para el análisis de datos.
    1. Introducción a la estadística
    2. Probabilidad y muestreo
    3. Inferencia y regresión lineal
    4. Diseño de experimentos.

    Aprendizaje automático 64h.
    Aprender los conceptos y algoritmos fundamentales en una de las piezas angulares de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, el denominado “aprendizaje automático”.
    1. Herramientas para machine learning y técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
    2. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
    3. Modalidades y técnicas de deep learning
    4. Soluciones en la nube para machine learning.

    Investigación dirigida 64h.
    La asignatura de Investigación Dirigida I tiene como propósito mostrar al estudiante que lainvestigación es un proceso sistemático y ordenado dirigido a gestionar el conocimiento. Por lo tanto, en todo profeso de formación académica se hace necesario el desarrollo de un trabajo de investigación orientado a las necesidades del contexto que demuestre las competencias en investigación del estudiante.
    1. La pregunta de investigación
    2. La justificación de la investigación
    3. La formulación de objetivos de investigación
    4. La delimitación contextual y temporal de la investigación.

    Inteligencia artificial para la empresa 80h.
    Comprender el concepto de inteligencia artificial, su significado y el tipo de problemas que puede resolver. Identificar las técnicas para la toma de decisiones (sistemas expertos y aprendizaje supervisado), así como sus aplicaciones. Analizar el aprendizaje por refuerzo, su ciclo de vida, sus componentes más importantes y el tipo de problemas que resuelve...

    Inteligencia artificial y aplicaciones para la toma de decisiones. Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones. Técnica y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural NLP. Sistema de recomendaciones y aplicaciones.


    Big Data en la empresa 80h.

    Analizar el concepto de transformación digital desde el punto de vista de las tecnoogías que la impulsan poniendo especial interés en las siguientes tendencias: Big data, inteligencia Artificial, Blockchain, Internet de las Cosas, Industria 4,0 y Ciudades Inteligentes.

    La transformación digital. Blockchain. Internet of Thinngs. Industria 4,0 y Ciudades Inteligentes.

    Aplicaciones por sectores. Masterclass, estudio de casos y talleres prácticos 80h.

    Entender cómo la analitica se aplica a escenarios concretos y espefícicos. Conocer métodos analíticos especializados que pueden aplicarse a datos de distinta naturaleza

    Analítica escalable. Análisis de redes sociales e Internet de las Cosas. Análisis del área financiera y servicio al cliente. Análisis de técnicas de recuperación de la información.

    Investigación dirigida II 64h.
    • Reconocer los tipos de investigación según el conocimiento generado
    • Estudiar los diseños de investigación
    • Estudiar las técnicas e instrumentos de recolección de los datos en el proceso de investigación
    • Estudiar los criterios que caracterizan las unidades de estudio, población
    • Construir los instrumentos de recolección de datos
    • Aplicar las pruebas de validez y confiabilidad al (los) instrumento (s) de recolección de datos
    • Recoger los datos según los criterios definidos en el estudio.
    • Conocer el proceso de análisis de los datos y sus fases
    • Identificar las técnicas de análisis a utilizar según los códigos de los datos (códigos verbales o numéricos)"

    Técnicas de recolección de datos. Instrumentos de recolección de datos. La población o unidades de estudio de la investigación. Procedimiento de validez y confiabilidad de los instrumentos. Análisis de datos. Técnicas de análisis.
    Trabajo de grado 192h.
    La presentación del documento escrito y la generación de productos científicos que emerjan de la experiencia investigativa es un aspecto fundamental en un nivel de maestría. En esta asignatura el estudiante organiza la presentación del informe escrito.

    Introducción. Aspectos formales para la presentación del trabajo de grado. Procedimientos institucionales. Sustentación. Divulgación.

    Requisitos para la realización del curso Sin requisito previo.

    Aspectos que se destacan de cada curso sobre los que si disponéis de información sería interesante incluir, serían:
    · Becas A consultar
    · Promociones y descuentos A consultar
    · Título oficial No
    · Título propio Si
    · Bolsa de trabajo Si
    · Prácticas Si
    · Regalo
    Curso de IA generativa: prompt engineering y productividad
    Curso de introducción a la programación: Python.

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