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El Máster en Data Science es la respuesta a la necesidad de nuevos profesionales capaces de extraer valor de los datos en un ciclo de innovación continua.

MÁSTER EN DATA SCIENCE

Presentación.

Master en Data Science

El Máster en Data Science de la Universidad de Alcalá se ofrece como respuesta a la necesidad cada vez mayor de profesionales que sean capaces de extraer conocimiento útil de las fuentes de información que apoye los objetivos del negocio. El Máster se dirige tanto a profesionales que tienen la ambición de trabajar como Data Scientist (o Científicos de datos) como a aquellos que quieran dar un giro a su carrera profesional hacia la analítica de datos.

Los Data Scientist se encuentran entre los perfiles más demandados del momento. La red social para profesionales LinkedIn, ya en su lista sobre los 25 profesionales más demandados de 2016, incluía al Data Scientist en cabeza, y la consultora McKinsey calcula que, para el año 2018, EEUU puede llegar a enfrentarse a un grave problema de escasez de profesionales con habilidades para el análisis y la gestión de grandes volúmenes de datos y tomar decisiones estratégicas de negocio. A la finalización del Máster en Data Science podrás comenzar tu carrera profesional como: Data Scientist, Business Analyst, Business Intelligence, Chief Data Officer, Marketing Manager, Social Media Strategist, etc.

El máster se orienta a profesionales usando una metodología Flipped Classroom (Clase Invertida) que permite realizar el estudio de modo Semipresencial (clases presenciales sábados cada 15 días) o completamente online, permitiendo la creación de expertos con uno de los perfiles profesionales más demandados actualmente.

Master en Data Science - Universidad de Alcalá - UAH
Becas Early Bird.

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Becas del 20%
Quedan 4 plazas disponibles
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¿Qué te ofrecemos?

Máster en Data Science

COMPATIBILIZAR LA FORMACIÓN

Un Máster en Data Science que te permite COMPATIBILIZAR LA FORMACIÓN con tu jornada laboral, con una novedosa y eficiente metodología formativa.

PREPARACIÓN AMPLIA

Una PREPARACIÓN AMPLIA con un esfuerzo total de 60 créditos ECTS, que permite por su amplitud cubrir una formación profunda en el área.

MÓDULO DE ADAPTACIÓN

Un MÓDULO DE ADAPTACIÓN para nivelar a estudiantes con diferentes perfiles y orientar en la preparación previa para el aprovechamiento de los contenidos del máster en Data Science.

MÉTODOLOGIA

Un MÉTODO DOCENTE basado en la práctica y la contextualización en casos prácticos o en problemas de negocio, utilizando las herramientas y tecnologías de manera práctica desde el principio.

SYLLABUS ACTUALIZADO

Un SYLLABUS ACTUALIZADO que se revisa en cada edición para que el alumno reciba una formación alineada con las tendencias del sector.

CLAUSTRO DOCENTE

Un CLAUSTRO DOCENTE formado por profesionales en activo e investigadores con especialistas en Data Science y Análisis de Datos.

COMUNIDAD y ENTORNO

Una COMUNIDAD y un ENTORNO que permite al estudiante ponerse en contacto con el sector profesional, con seminarios y actividades extra-curriculares para enriquecer su preparación.

DESARROLLO DEL TALENTO

Un departamento de DESARROLLO DE TALENTO comprometido en buscar la mejor oportunidad de desarrollo profesional al alumno, asesorar y formar para poder superar cualquier proceso de selección.

UNIVERSIDAD DE ALCALÁ

Estudia un Máster en Data Science en Madrid en las instalaciones de la Universidad de Alcalá, una de las MEJORES UNIVERSIDADES DE ESPAÑA.

AYUDAS AL ESTUDIO

Un programa de AYUDAS AL ESTUDIO para facilitar el acceso al Máster de Data Science de los estudiantes.

FINANCIACIÓN

Posibilidad de FINANCIAR tu Máster en Data Science con excelentes condiciones.
Perfil del Alumno.

Master en Data Science

El programa 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.

Módulos de Adaptación
Podrás acceder a los mismos sin ningún coste adicional después de realizar tu Reserva de Plaza.

1

Introducción a la programación

Para aquellos alumnos que nunca han programado o que hace tiempo que no lo hacen y desean refrescar sus conocimientos.
2

Introducción a la estadística

Para alumnos que tienen ya olvidados los conocimientos de matemáticas y/o estadística estudiados en su Carrera.
Programa.

Master en Data Science

Módulo I.- INTRODUCCIÓN / BUSINESS CASE

  • Big Data: Conceptos, retos y oportunidades
  • Casos de Transformación de Negocio
  • Seminarios de actualización

Módulo III.- TÉCNICAS DE ANÁLISIS

  • Aprendizaje Automático Aplicado
  • Programación estadística
  • Inteligencia de negocio

Módulo V.- PARALELIZACIÓN DE DATOS

  • Fundamentos de paralelización de datos
  • Procesamiento de streams

Módulo VII.- BUSINESS ANALYTICS

  • Métodos ágiles en proyectos de datos
  • Aspectos éticos y legales del análisis de datos
  • Modelos y aplicaciones de Business Analytics

IX.- ANALÍTICA ESCALABLE

  • Aprendizaje automático escalable
  • Modelos de grafo escalables

Módulo II.- HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS

  • Entornos de Data Science con R
  • Entornos de Data Science con Python
  • Fundamentos de presentación y visualización de datos

Módulo IV.- TÉCNICAS DE ANÁLISIS AVANZADAS

  • Análisis estadístico
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de redes sociales

Módulo VI.- GESTIÓN DE DATOS

  • Bases de datos no convencionales
  • La Web de los datos
  • Herramientas de visualización de datos

Módulo VIII.- TÉCNICAS ANALÍTICAS AVANZADAS

  • Aprendizaje automático avanzado
  • Deep learning
  • Aplicaciones de Business Analytics avanzadas

Módulo X.- PRESENTACIÓN Y COMUNICACIÓN DEL ANÁLISIS

  • Presentación y comunicación
  • Claustro.

    El claustro docente del Máster en Data Science refleja la vinculación entre la gran empresa y la universidad, estando integrado por profesionales procedentes de ambos ámbitos. Por un lado profesionales del mundo Big Data y Data Science que ocupan puestos directivos en las principales empresas del sector, tanto nacionales como internacionales, y por otro lado expertos docentes de las principales universidades del país.

    Miguel-Angel el actualmente Catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá. Antes de comenzar su carrera académica, trabajó como Arquitecto Software especializado en comercio electrónico. Es Director del Máster y Doctorado en Web Science de su Universidad, y Director del Laboratorio de Big Data y Analytics de CIFF y la Universidad de Alcalá.
    Miguel-Angel Sicilia
    Director del Programa

    Elena es profesora titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá y Directora del grupo de investigación Information Engineering, donde dirige el proyecto Europeo de infraestructuras científicas para agricultura agINFRA.
    Elena García
    Codirectora del Programa

    Marco es un profesional con más de 10 años de trayectoria en el diseño, creación y desarrollo de nuevos negocios en el sector de las tecnologías de la información. Tiene experiencia en consultoría estratégica, gestión de la innovación y emprendimiento, tanto desde startups como desde grandes corporaciones.
    Dr. Marco Laucelli
    Doctor en Física Teórica

    Experimentado ejecutivo en Ingeniería de Software y Desarrollo con más de dieciocho años de experiencia en el sector de las TIC. Lidera las iniciativas Big Data y Analytics para GMV en áreas tales como la Prevención del Fraude, Observación de la Tierra, Social Media, Detección de Anomalías en Data Centers, etc.
    José Carlos Baquero
    Big Data y Analytics para GMV

    Jordi Conesa es profesor agregado en los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC, donde ha ejercido de director del máster de Business Intelligenge. Su carrera investigadora se ha enfocado al modelado conceptual, las ontologías y la semántica. Docentemente es responsable de asignaturas en las temáticas de bases de datos, semántica y gestión del conocimiento y modelado conceptual.
    Jordi Conesa
    Profesor

    David es un Jefe de Proyecto con mas de 10 años de experiencia en el análisis y gestión de proyectos. En los últimos años se ha especializado en la gestión de proyectos de Big Data y Cloud Computing. David es Ingenierio Informático por la Universidad Complutense de Madrid y actualmente trabaja en cubenube, donde realiza tareas de Jefe de Proyectos en distintas áreas orientado siempre a procesamiento en Cloud y Big Data.
    David Mediavilla
    Jefe de Proyecto en Cubenube

    Daniel tiene más de 10 años de experiencia en el desarrollo de soluciones analíticas para bancos, seguros y retail. Actualmente es VP Análisis de Datos en Analytika, desarrollando anteriormente su carrera en everis y PricewaterhouseCoopers y participado en proyectos en Inglaterra, España, América Latina y Sudáfrica. Daniel Rodríguez es licenciado en Física por la Universidad de Santiago de Compostela y doctor por la Universidad Politécnica de Madrid.
    Daniel Rodríguez
    Analista de Datos en Analytika

    Experto en diseño de soluciones software de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) e Inteligencia Artificial. A lo largo de su carrera profesional ha alternado la dirección de proyectos de Investigación en Lingüística Computacional y Text Mining con el desarrollo de productos con un fuerte componente de I+D.
    Manuel Lucania
    Ingeniero Informático

    La Gente dice:

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    Dirección
    Plaza de Cervantes, 10
    Alcalá de Henares - Madrid
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