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master en análisis de datos

Para realizar un Máster en análisis de datos tienes que estar preparado. La Universidad de Alcalá te ofrece la oportunidad de convertirte en un experto y profesional en el ámbito del análisis de datos gracias a su programa docente, compuesto por diez asignaturas y un proyecto de fin de máster:

  • Asignatura 0 – Nivelación: se trata de una asignatura cuyo objetivo es ayudar a los estudiantes a ponerse al día o a adquirir las competencias básicas de entrada como sería la programación, las bases de datos, la comprensión de los protocolos básicos de internet y el manejo de máquinas virtuales.
  • Asignatura I Gestión y Negocio Basado en Datos
    • Big Data: Conceptos, retos y oportunidades.
    • Data Science: el profesional, sus métodos y herramientas.
    • Medición y analítica para el negocio.
    • Aspectos legales, éticos y regulatorios.
    • Gestión de equipos ágiles.
  • Asignatura II – Herramientas de Análisis
    • Entornos de data science (Python, R).
    • Gráficos estáticos y estadísticos.
    • Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes.
    • Limpieza y preparación de datos.
  • Asignatura III – Técnicas de Análisis
    • Estadística descriptiva y estudios exploratorios.
    • Inferencia estadística y análisis de correlación.
    • Modelos lineales.
    • Machine learning aplicado.
    • Técnicas de evaluación y selección de modelos.
    • Herramientas de visualización de datos.
  • Asignatura IV – Técnicas de Análisis Avanzadas I
    • Estadística descriptiva y estudios exploratorios.
    • Inferencia estadística y análisis de correlación.
    • Modelos lineales.
    • Machine learning aplicado.
    • Técnicas de evaluación y selección de modelos.
    • Herramientas de visualización de datos.

  • Asignatura V – Paralelización de Datos
    • Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
    • Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
    • Tipos de servicios en la nube.
    • Streaming y datos en tiempo real.
    • Servicios escalables de paralelización.
  • Asignatura VI – Gestión y Almacenamiento de Datos
    • Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
    • Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
    • Tipos de servicios en la nube.
    • Streaming y datos en tiempo real.
    • Servicios escalables de paralelización.
  • Asignatura VII – Analítica Aplicada y Presentación de Datos
    • Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
    • Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
    • Tipos de servicios en la nube.
    • Streaming y datos en tiempo real.
    • Servicios escalables de paralelización.
  • Asignatura: VIII – Técnicas de Análisis Avanzadas II
    • Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
    • Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
    • Tipos de servicios en la nube.
    • Streaming y datos en tiempo real.
    • Servicios escalables de paralelización.
  • Asignatura IX – Analítica Escalable
    • Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
    • Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
    • Tipos de servicios en la nube.
    • Streaming y datos en tiempo real.
    • Servicios escalables de paralelización.
  • Proyecto Fin de Máster

Si quieres realizar dicho Máster no lo dudes más y contacta con nosotros ¡No te arrepentirás! Conviértete en uno de los mejores expertos en el sector.

Máster en Data Science.

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