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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 ONLINE

Máster de Formación Permanente por la Universidad de Alcalá.
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 a través del análisis de datos. El Máster en Data Science 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, el Big Data y el Business Intelligence.

Los Data Scientist y los expertos en Big Data 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 2023, incluía al Data Scientist en cabeza, y la consultora McKinsey calcula que, para el año 2024, 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 emplea una metodología online novedosa que mejora el proceso formativo y de tutorización haciendo que el seguimiento del alumno sea más personalizado, mejorando los resultados académicos y reduciéndose las tasas de abandono. El máster usa la metodología "Flipped Classroom", cada asignatura comienza por una sesión de estudio online que se complementa con sesiones prácticas que se realizarán a través de videoconferencia (jueves y domingos a las 20:00 h).Todas estas sesiones serán grabadas y podrás visualizarse después, o verlas en el caso de que no se haya podido asistir a la misma.

Una vez finalizado el estudio el alumno recibirá el título de Máster de Formación Permanente en Data Science por la Universidad de Alcalá.
Master en Data Science - Universidad de Alcalá - UAH
¿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 de la analítica de datos y del Big Data.

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 ONLINE 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 especialistas en Data Science, Análisis de Datos, Business Intelligence y Big Data.

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.

UNIVERSIDAD DE ALCALÁ

Estudia un Máster de Formación Permanente en Data Science ONLINE en la Universidad de Alcalá, una de las MEJORES UNIVERSIDADES DE ESPAÑA.
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.
32
Edad Media
6
Nacionalidades
65
Hombres %
35
Mujeres %
Programa.

Master en Data Science

ASIGNATURA 0.- NIVELACIÓN

Tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a ponerse al día o adquirir las competencias básicas de entrada, básicamente el conocimiento de los fundamentos básicos de la programación y las bases de datos, el manejo de máquinas virtuales y la comprensión de los protocolos básicos de Internet.

ASIGNATURA I.- HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS

  • Entornos de data science (Python), manejo de matrices, arrays y estructuras de datos tabulares indexadas.
  • Gráficos estáticos y estadísticos, estudios exploratorios.
  • Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes.
  • Limpieza y preparación de datos.
  • Análisis de grafos y redes sociales.

ASIGNATURA II.- TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO

  • Programación estadística con R.
  • Inferencia estadística, análisis de correlación, análisis de la varianza.
  • Modelos lineales.
  • Análisis de series temporales.

ASIGNATURA III.- TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

  • Aprendizaje automático aplicado.
  • Técnicas de ingeniería de características.
  • Principales modelos y técnicas supervisadas, no supervisadas y semi-supervisadas.
  • Ensembles.
  • Selección de modelos.
  • Evaluación, pipelines.

ASIGNATURA IV.- APRENDIZAJE PROFUNDO

  • Modelos conexionistas y Deep Learning.
  • Optimización y selección de modelos de Deep Learning.
  • Modelos de visión artificial y aplicaciones del Deep Learning.

ASIGNATURA V.- PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL E IA GENERATIVA

  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Modelos de embedding en lenguaje natural.
  • Modelos avanzados de Deep Learning para lenguaje natural.
  • Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs).
  • Modelos multimodales.

ASIGNATURA VI.- ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES

  • Introducción a las series temporales.
  • Métodos de análisis de series temporales.
  • Extracción de características en series temporales: técnicas univariadas y multivariadas.
  • Identificación de anomalías en series temporales.
  • Modelos clásicos de series temporales: ARIMA, SARIMA, etc.
  • Aplicación de métodos de aprendizaje automático a series temporales: regresión, clasificación y clustering.
  • Atribución de efectos causales en series temporales: análisis de causalidad.

ASIGNATURA VII.- APRENDIZAJE POR REFUERZO

  • Introducción a las soluciones de aprendizaje interactivo.
  • Fundamentos del aprendizaje por refuerzo.
  • Técnicas básicas de aprendizaje por refuerzo: exploración, explotación y función de recompensa.
  • Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo en entornos interactivos.
  • Modelos clásicos de aprendizaje por refuerzo: Q-Learning, SARSA, ….
  • Integración de técnicas de aprendizaje profundo en aprendizaje por refuerzo.
  • Modelos avanzados de aprendizaje por refuerzo con aprendizaje profundo: DQN, A3C, otros.

ASIGNATURA VIII.– VISUALIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS

  • Herramientas de visualización de datos.
  • Presentación de datos.
  • Storytelling de datos.

ASIGNATURA IX.- DESPLIEGUE Y ESCALABILIDAD

  • Machine learning escalable.
  • Análisis de grafos escalable.
  • Paralelización de procesos de entrenamiento y evaluación.
  • Técnicas de despliegue de modelos en on-premise y en cloud.

PROYECTO FIN DE MÁSTER

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.

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
Catedrática UAH

Miguel-Angel es 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
Catedrático UAH

Licenciado en CC Químicas por la Universidad Autónoma de Madrid. Realizó el Máster en Big Data y Data Science de la Universidad Rey Juan Carlos I. Además, está certificado como Ingeniero Big Data de IBM (C2090-101) . Socio cofundador de la empresa Originpath, empresa dedicada al desarrollo de Software y consultoría Big Data dónde realiza labores como consultor de procesamiento de datos en tiempo
Jose Luis Llorente
Cofundador Originpath

Emprendedor, analista en geotecnologías e investigador científico (Oceanografía).Actualmente lidera un proyecto de Inteligencia Artificial aplicada a inversión corporativa en Baker Tilly Iberia.
Jorge Ubero
Director de proyectos

Ingeniero Técnico Industrial reconvertido a la Informática. - Actualmente trabajo como Asesor Técnico Docente en la Consejería de Educación de la CAM. En 2013 cree HackathonLovers, un grupo de emprendedores y desarrolladores amantes de hackathones.
Adolfo Sanz
Asesor. Desarrollador. Profesor. Formador.

Ingeniero de Telecomunicación, MBA y Máster en Business Intelligence y Big Data, y ha desarrollado la mayor parte de su carrera profesiona en empresas del sector de las tecnologías de información. Con más de 20 años de experiencia en formación, actualmente trabaja como consultor independiente de Business Intelligence, simultaneando esta actividad con la formación en Machine Learning y en herramientas de BI en diferentes instituciones educativas.
Daniel Burrueco
Consultor Business Intelligence

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 The Analytics Boutique, 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 The Analytics Boutique

Más de 20 años dedicado al análisis de datos y a las tecnologías que lo facilitan. Experto en herramientas de Business Intelligence y Big Data. Actualmente ejerce de director de Madrid y máximo responsable de Analytics en TSD Consulting.
Abel González
Data Analytics en TSD Consulting

Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadística, y desarrolla su actividad profesional como Technical Specialist en Santander Global Tech, asumiendo responsabilidades relacionadas con el diseño de procesos de arquitectura, implantación y soporte de sistema escalables y el desarrollo de procesos DevOps. Está considerado como técnico referente en diversas tecnologías (Cloudera budle, Elastic Search, Kubernetes, Apache Airflow o Nifi).
Ivan Robla
Technical Specialist en Santander Global Tech

De formación Ingeniero de Telecomunicaciones y Máster en Multimedia y Comunicaciones, Fernando lleva trabajando como Data Scientist varios años en consultoría, start-ups tecnológicas y, actualmente, en Vodafone Grupo, donde trabaja en proyectos de Inteligencia Artificial de carácter internacional. Finalmente, su actividad como Data Scientist ha recibido varios premios internacionales.
Fernando Rabanal
Senior Data Scientist en Vodafone Grupo

Desarrollo en Machine Learning, Programación Científica, Estadística y lenguajes de programación orientados al análisis de datos en Strategy Big Data
Guillermo González
Científico de datos en Strategy Big Data

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