Máster en Data Science e Inteligencia Artificial

La ciencia de datos y la inteligencia artificial se han consolidado como pilares fundamentales en la era digital actual. Estas disciplinas desempeñan un papel crucial en una amplia gama de industrias y sectores, transformando la forma en que se vive, trabaja y se toman decisiones.

La ciencia de datos se centra en la recopilación, procesamiento y análisis de datos para extraer conocimientos valiosos. En un mundo cada vez más impulsado por la información, la ciencia de datos permite a las empresas comprender a fondo a sus clientes, optimizar sus operaciones y tomar decisiones basadas en evidencia. Desde la atención médica hasta el marketing, la ciencia de datos impulsa numerosos avances y mejoras.

Por otro lado, la inteligencia artificial lleva la automatización y la toma de decisiones a un nivel completamente nuevo. A través del aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, las máquinas pueden comprender, razonar y aprender de manera similar a los seres humanos. Esto ha dado lugar a avances asombrosos en diversos campos.

A todas esas personas interesadas en iniciar una carrera profesional en el campo del Data Science y la Inteligencia Artificial.
Las personas que no tengan conocimientos previos en programación en Python y en R podrán hacer un Prework que les garantizará el nivel requerido para cursar el máster.

La Ciencia de Datos se está convirtiendo en una disciplina clave para que las empresas sean capaces de encontrar ventajas competitivas impensables hace pocos años. En este máster, los estudiantes entenderán la importancia del Big Data para manejar grandes volúmenes de información, utilizarán las principales herramientas del sector, aprenderán a programar modelos de analítica de datos y de IA y conocerán en detalle técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning. Al terminar el máster podrán dedicarse profesionalmente en el área del Data Science y a la Inteligencia Artificial.

MÓDULO I. PROGRAMACIÓN Y COMPUTACIÓN PARA LA CIENCIA DE DATOS
Tema 1 - Programación Python
Tema 2 - Programación en R

MÓDULO II. MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA PARA LA CIENCIA DE DATOS
Tema 3 - Fundamentos estadísticos
Tema 4 - Estadística aplicada a la ciencia de datos

MÓDULO III. BIG DATA
Tema 5 - Fundamentos del Big Data
Tema 6 - Introducción a las bases de datos
Tema 7 - Arquitecturas
Tema 8 - Cloud computing
Tema 9 - Principales herramientas

MÓDULO IV. OBTENCIÓN, PREPARACIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
Tema 10 - Naturaleza de los datos
Tema 11 - Técnicas de recogidas de datos
Tema 12 - Bases de datos avanzadas
Tema 13 - Preprocesamiento y Data Quality

MÓDULO V. ANALÍTICA AVANZADA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 14 - Analítica avanzada de datos
Tema 15 - Minería de datos
Tema 16 - Machine Learning
Tema 17 - Deep Learning

MÓDULO VI. NARRACIÓN BASADA EN EL DATOS, VISUALIZACIÓN AVANZADA & STORYTELLING
Tema 18 - Visualización avanzada de datos
Tema 19 - Business Intelligence y cuadros de mando
Tema 20 - Tableau
Tema 21 - Powerbi
Tema 22 - Storytelling

MÓDULO VII. REGULACIONES Y ÉTICA
Tema 23 - La legislación en la ciencia de datos
Tema 24 - Sostenibilidad
Tema 25 - Ética en la Inteligencia Artificial

MÓDULO VIII. PLANIFICACIÓN Y DIRECCIÓN DE PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS E IA
Tema 26 - Aplicaciones del Data Science y la IA
Tema 27 - Planificación de proyectos de Inteligencia Artificial
Tema 28 - Metodologías Ágiles