Maestría en Data Science

Presentación del Máster en Data Science

Acumulación y Utilización Estratégica de Datos en Empresas Las organizaciones están acumulando volúmenes cada vez mayores de datos de sus actividades empresariales, los cuales deben ser almacenados y analizados para extraer insights valiosos que impulsen la optimización de sus procesos productivos.

La capacidad de una empresa para implementar estos análisis de datos es un factor clave para superar a la competencia y lograr el éxito empresarial.

Hoy en día, el rol de científico de datos es altamente demandado, con la tarea de analizar extensas cantidades de datos para destilar información crucial que impulse la toma de decisiones estratégicas.

Los expertos en ciencia de datos se ubican entre los perfiles más requeridos a nivel mundial, tanto en grandes corporaciones como en entidades gubernamentales.

El Máster en Data Science está diseñado para brindarte una ventaja competitiva en este ámbito tan codiciado. Con la orientación de expertos del sector, dominarás todos los conceptos, herramientas y estrategias clave para manejar con éxito proyectos de Big Data.

Esto incluye aspectos fundamentales de Big Data (Hadoop), procesamiento de datos (Hive, Spark, etc.), almacenamiento de datos NoSQL y análisis (machine learning, construcción de modelos, visualización de datos, etc.).

Estructura del Máster en Data Science

Sección 1: Fundamentos de Tecnología en Big Data

Exploraremos los principios subyacentes a la organización de Big Data y Analytics. Abordaremos la computación distribuida y sus beneficios, junto con herramientas esenciales para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos (Hadoop, Hive, Spark, Kafka, MongoDB, etc.).

Sección 2: Análisis y Comprensión de Datos

Esta sección sienta las bases para proyectos analíticos, enfocándose en los lenguajes de programación esenciales en Data Science: Python y R. Detallaremos cómo configurar un entorno efectivo para Data Science con herramientas como Jupyter y Anaconda. También cubriremos los fundamentos del modelado de datos para análisis descriptivo y predictivo, herramientas de visualización y descubrimiento de datos, y algoritmos clave de machine learning supervisado y no supervisado, con orientación para evitar errores comunes en la creación de modelos predictivos.

Sección 3: Herramientas para Data Science

Este segmento práctico se enfoca en las principales bibliotecas para el procesamiento de datos, con especial énfasis en pandas. Profundizaremos en las bibliotecas cruciales para el desarrollo de modelos de machine learning, como scikit-learn o xgboost. También exploraremos formas de integrar entornos analíticos basados en Python con el ecosistema Hadoop Big Data, finalizando con herramientas de visualización científica (matplotlib, plotly) y orquestación de procesos (Apache Airflow) para desplegar modelos de machine learning en aplicaciones reales.

Sección 4: Desarrollo de Proyectos en Big Data

En este último módulo, los estudiantes estarán capacitados para iniciar proyectos de Big Data desde cero (desde su concepción hasta su ejecución), con casos prácticos que les servirán de guía para su Trabajo Fin de Máster (TFM).

Objetivos del Máster

Los principales objetivos del Máster en Data Science son:

• Profundizar en la arquitectura de Big Data y las herramientas necesarias para la manipulación eficiente de datos.
• Aplicar los principios de Data Science para beneficiarse de Big Data, aprendiendo a usar, analizar y explotar los datos de manera efectiva.
• Tomar decisiones informadas basadas en la evaluación de Big Data, Web Analytics y Data Science.

Salidas Profesionales del Máster

Los graduados de este programa tendrán una ventaja significativa, ya que se integran en una de las industrias más exitosas y con mayor proyección de futuro. Actualmente, hay una demanda laboral en este sector que excede la oferta de profesionales disponibles.

Destinatarios del Máster

Este programa está dirigido a personas con habilidades técnicas y analíticas que buscan mejorar estas competencias para sobresalir en el campo de Big Data o Data Science.

El objetivo es proporcionar una comprensión holística del campo, destinado a individuos con experiencia en programación y conocimientos básicos de matemáticas.

Conclusión

La Data Science es parte integral de la Nueva Economía de Datos, un término en constante crecimiento en las búsquedas en internet.

Esta nueva economía de datos se impulsa por la creciente generación, acceso y gestión de datos por parte de las organizaciones, que buscan enriquecer estos datos con información valiosa y accionable para la gestión empresarial.

El auge en la gestión de datos, junto con la creciente necesidad de científicos de datos para analizar y procesar estos datos, está generando una demanda sin precedentes de profesionales capaces de extraer valor de los datos.

A medida que aumenta el volumen de datos y las empresas buscan capitalizarlos para mejorar sus operaciones, la demanda de expertos en data science y las herramientas necesarias para acceder, procesar y gestionar estos datos seguirá creciendo. Con el auge de negocios basados en datos, las organizaciones necesitan establecer sistemas eficientes de gestión de datos y aprovechar la Data Science para optimizar la toma de decisiones y las operaciones empresariales.

Temario

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