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Master Máster en Data Science

Fórmate como Data Scientist y conviértete en una figura clave para las empresas

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Online Clases en directo

Duración 8 meses

5 noviembre M X y J: 19-21:00h

Bonificable FUNDAE

5% de descuento Hasta el 15 de octubre

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    Información sin compromiso

    DIGITAL SCHOOL, S.L.U. (en adelante, "KSCHOOL"), tratará los datos de carácter personal que usted ha proporcionado con la finalidad de: atender a su solicitud de información, reclamación, duda o sugerencia que realice sobre los productos y/o servicios ofrecidos por KSCHOOL, incluido por vía telefónica, o, si lo consiente, a través de WhatsApp, así como para mantenerle informado de nuestra actividad. Usted podrá revocar el consentimiento otorgado, así como ejercitar los derechos reconocidos en los artículos 15 a 22 del Reglamento (UE) 2016/679, mediante solicitud dirigida en C/ Zurbano, nº73, 28010, Madrid, o a la siguiente dirección de correo electrónico lopd@kschool.com, identificándose debidamente. Si lo desea puede consultar información adicional y detallada sobre protección de datos en el siguiente enlace.
    Acepto que el asesor también me contacte a través de
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    Estudia Ciencia de Datos y desarróllate profesionalmente en un sector en auge

    Harvard reconoció a la ciencia de datos como el trabajo más sexy del siglo XXI debido principalmente a la necesidad de analizar los datos de las compañías para mejorar la toma de decisiones en todas las áreas.

    El Máster en Data Science ofrece una formación integral en las técnicas más avanzadas de análisis de datos, incluyendo Python, Deep Learning, Spark, Business Intelligence, SQL y visualización de datos con Tableau y Power BI. Nuestros docentes, profesionales en activo y con amplia experiencia, te aportarán conocimientos actualizados para satisfacer las demandas del mercado laboral.

    La metodología práctica del programa te permitirá aplicar lo aprendido desde el primer día. Además, el máster incluye un enfoque especial en IA Generativa, proporcionándote las habilidades necesarias para aprovechar al máximo los datos.

    Además, aprenderás a utilizar con soltura las herramientas más demandadas en las ofertas de empleo:

    El formato online de nuestro máster, te permitirá tener la dinámica de una clase presencial desde la comodidad de tu casa. Un/a profesor/a se conectará en directo para impartir la clase, resolver preguntas y proponer ejercicios prácticos. Esta modalidad te permitirá disfrutar de una experiencia similar a la de estar en KSchool, pero desde tu propio escritorio. Además, tendrás la ventaja de acceder a las grabaciones de las clases para revisarlas y repasarlas cuando desees.

    A quién va dirigido

    El Máster en Data Science cuenta con un alto contenido técnico aplicado para el que se necesitan conocimientos básicos generales de programación y estadística.  El programa incluye una revisión inicial del lenguaje de programación Python y de Estadística, a fin de que adquieras o refuerces los conocimientos necesarios para poder trabajar con grandes bases de datos. Si ya cuentas con conocimientos previos en programación, perfecto. Podrás repasarlos y serán un complemento en tu proceso de aprendizaje.

    Objetivos: aprende a sacar el máximo partido a los datos

    1. Aprenderás a escribir tu propio código para analizar enormes cantidades de datos.
    2. Conocerás el lenguaje de entornos distribuidos Spark para entrenar modelos de Machine Learning.
    3. Sabrás sacarle el máximo partido a los datos y a la información que proporcionan.
    4. Conocerás el proceso completo de la ciencia de datos: recogida, limpieza, análisis y presentación.
    5. Comprenderás las principales técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
    6. Descubrirás la metodología de modelado más exitosa en la ejecución de proyectos de Ciencia de Datos.

    Salidas profesionales: conviértete en Data Scientist

    • Data Scientist
    • Business Intelligence
    • Business Analyst
    • Data Business Consultant
    • Data Engineer
    • Data Specialist

    Plan de Formación: ¿Qué voy a estudiar en el Máster en Data Science Online?

    01. Bienvenida
    • Introducción al Máster

    • La programación para Data Science – Jupyter Notebooks

    • Variables y operadores

    • Listas y diccionarios

    • Control de flujo y bucles

    • Funciones y variables locales

    • Debugging

    • Algebra y métodos numéricos con Python - Numpy

    • Tratamiento de Datos - Pandas

    • Análisis Exploratorio de Datos

    • Análisis y Limpieza de Datos

    • Normalización y Estandarización

    • Imputaciones de Datos

    • GitHub

    • isualización de datos con Python

    • Estadística Descriptiva

    • Regresión Lineal

    • Probabilidad y Variables Aleatorias

    • Inferencia Estadística

    • Introducción a la Estadística Bayesiana

    • Introducción y regresión lineal múltiple

    • Regresión con árboles y random forest

    • Regresión con SVM y KNN

    • Clasificación regresión logística

    • Clasificación con Árboles, SVM y KNN

    • Clustering jerárquico y K-means

    • Clustering dbscan y gmm

    • Reducción de dimensionalidad PCA

    • Reducción de dimensionalidad SVD

    • Ensamblado de modelos

    • Evaluación y Optimización de modelos

    • Ingeniería de variables

    • Metodología de modelado

    • Introducción a los sistemas de recomendación

    • Series temporales.

    • Introducción y componentes Perceptrón

    • ANN

    • RNN

    • CNN

    • Tendencias

    • Procesamiento del Lenguaje Natural

    • Prompt Engineering

    • Aplicaciones RAG y Agentes

    • SQL, Geo Analytics y ML con Big Query 1

    • Big Data - Spark

    • Introducción a Tableau y Visualización

    • Visualizaciones en Tableau

    • Data storytelling

    • Business Intelligence

    • Inteligencia de negocio con Power BI

    • Interpretabilidad de modelos

    • Despliegue de la Ciencia de Datos en las compañías

    • Metodología de casos de uso

    • Ética en los algoritmos

    • Competición en Kaggle

    • Presentación del proyecto TFM

    Profesores

    Estos son los profesores que te acompañarán en este máster:

    Antonio Pita Lozano

    Consultor y Asesor experto en Inteligencia Artificial

    Wojtek Hejna

    Strategic Cloud Engineer en Google

    Anahí Martín

    Senior Data Analyst of Web3, Metaverse & Network Tokenization en Telefónica

    Anna Renau

    Data Scientist en SCRM

    Alejandro Vidal

    Chief Data Officer en Aplazame

    Daniel Burrueco

    Business Intelligence & Machine Learning Consultant

    Raúl Marcos Alonso

    Profesor de matemáticas de bachillerato en el Colegio Agustinas Misioneras

    Beñat San Sebastian

    Data Scientist & Innovation Manager en LLYC y exalumno de KSchool

    Álvaro Romo Herrero

    Senior Data Scientist en Santalucía

    Juan Pedro Bretti

    Digital Transformation Global Advisor

    Álvaro Capell

    Global Head of Big Data Consulting @ LUCA

    Santiago Rodriguez

    Expert Data Scientist en Telefónica

    Daniel Sierra

    Co-Founder de FITIZENS

    Antonio Carlos Rodríguez

    Jefe de Proyecto en UST Global

    Formas de pago y financiación

    Pago Único

    Descuento adicional

    Hasta 18 cuotas

    Paga en cómodas cuotas

    Financiación con KSchool

    Estudiamos tu caso para ofrecerte la mejor financiación

    KSchool Career & Talent

    OFERTAS DE EMPLEO

    +50

    se han publicado en 2023

    BUSCAN TALENTO

    +1.000

    empresas que publican sus ofertas en nuestro portal

    NUEVAS OPORTUNIDADES LABORALES

    94%

    de nuestros alumnos está trabajando.

    Impulsamos tu empleabilidad:

    • Bolsa de empleo con empresas de referencia en busca de perfiles Digital & Tech.
    • Talent Talks, eventos mensuales con empresas destacadas en el ecosistema digital, donde conocerás los perfiles y conocimientos más demandados.
    • Workshops Empleabilidad, diseñados para fortalecer aspectos clave que impulsarán tu carrera profesional.
    • Qualentum, nuestro partner Estratégico de Empleabilidad, reclutador especializado en grandes empleadores de perfiles tecnológicos y digitales.

    Ayudas y Becas para alumnos y empresas

    Bonificable con FUNDAE

    Todos nuestros cursos son bonificables a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE, antigua FUNDACIÓN TRIPARTITA). Si estás interesado coméntanoslo al hacer tu inscripción. Desde KSchool nos encargamos de la gestión para cursos o másteres de más de 60 horas.

    Gran cantidad de nuestros alumnos ya están trabajando gracias a nuestra Bolsa de Empleo

    Opiniones de nuestros alumnos del Máster en Ciencia de Datos

    CG

    Coral García

    Data Scientist en BBVA

    “El Máster de Data Science de KSchool es el más técnico del mercado. Además, da muchas facilidades para hacerlo a la vez que trabajas, y tiene muy buena calidad tanto en contenidos como en los profesores.”

    TR

    Thais Rangel

    Assistant Profesor en Universidad Politécnica de Madrid

    " Con este máster me he dado cuenta que tengo que seguir con data science y volvería a apuntarme a un máster de este tipo en Kschool. No me arrepiento para nada haberme apuntado a este máster"

    MA

    Miguel Alberola

    Digital Analyst en Tempe Grupo Inditex

    "Ayer se terminó el Máster de Data Science de KSchool. Ha sido un camino duro pero que creo que al final ha valido la pena; me llevo un aprendizaje brutal en muchas áreas que desconocía y un refuerzo en Python que vale oro para mi trabajo"

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    Nuestros alumnos trabajan en

    Preguntas frecuentes del Máster en Data Science

    ¿Cuál es el sueldo medio de un Data Scientist?

    Los Data Scientists tienden a recibir salarios competitivos debido a la demanda creciente de profesionales en este campo..
    Un perfil junior de Data Sciencist está entre 23K y 32K y senior entre 45K y 65K, según datos Glassdoor.
    La demanda de Data Scientists sigue en aumento, lo que podría influir positivamente en los salarios en este campo.

    ¿En qué se diferencia un Data Science y un Data Analyst?

    En términos generales, un Data Scientist se centra en abordar problemas complejos utilizando técnicas avanzadas como el modelado predictivo y el machine learning, con habilidades de programación avanzadas. Por otro lado, un Data Analyst se enfoca en analizar datos de manera descriptiva, utilizando habilidades de programación más básicas, para proporcionar informes y visualizaciones que respalden la toma de decisiones basada en datos. Ambos roles son complementarios, pero difieren en su alcance y enfoque dentro del campo de la ciencia de datos

    ¿Qué diferencia hay entre Analítica Digital y Data Science ?

    En el campo de la Ciencia de Datos, es crucial poseer habilidades en matemáticas y programación para aprovechar al máximo el aprendizaje. Estas capacidades son fundamentales para gestionar análisis de datos a gran escala y desarrollar modelos predictivos, entre otros aspectos.

    Por otro lado, para iniciarse en el Máster de Analítica Digital no se requiere previamente conocimiento específico, ya que el programa está diseñado para proporcionar todas las herramientas necesarias para optimizar el uso de datos, principalmente digitales. Durante el curso, tendrás la oportunidad de examinar datos en línea y realizar proyecciones. Sin embargo, si aspiras a expandir tu análisis incluyendo datos de fuentes diversas, contarás con opciones adicionales a Excel, como Python, R y SQL, para maximizar el valor de dichos datos.

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