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Máster Executive en Big Data Science
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Becas
14.700 €
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
El título se dirige a profesionales, titulados universitarios de muy distinta formación académica previa: Ingenierías, Física, Estadística, Matemáticas, Economía, así como perfiles con formación en ciencias sociales. Al estar pensado para un público amplio no se requieren, por tanto, conocimientos avanzados de programación o estadística para realizarlo.
No obstante, se recomienda una predisposición a trabajar en entornos informáticos, utilización de algoritmos y análisis básico de datos. Los alumnos de este máster deberán garantizar el conocimiento y destrezas equivalentes a un total de al menos 18 créditos, que incluyan matemáticas básicas, estadística y programación.
Comentarios:
La revolución digital que se desprende del Big Data implica apasionantes retos y oportunidades para las empresas y organizaciones. En consecuencia, el mercado laboral demanda cada vez más profesionales especializados en este campo.
El Máster Executive en Big Data Science (MEBDS) nace como respuesta a esta nueva realidad: ofrece un programa técnico y, a la vez, muy práctico: cuenta con un claustro multidisciplinar de profesores y académicos de la Universidad de Navarra, a los que se suman expertos en el área de Big Data de grandes compañías multinacionales de alto prestigio. El propósito es buscar el rigor científico propio de la Universidad, enriqueciéndolo con la experiencia de los profesionales y los casos reales de empresa en diversos campos.
El formato Executive del título, con sesiones presenciales los viernes por la tarde y sábados por la mañana, facilita compaginar el desempeño profesional con la asistencia a clase, y fomentar el Networking entre profesionales y empresas.
El MEBDS es un título oficial, coordinado por la Unidad de Ciencia de Datos del Instituto Cultura y Sociedad, el centro de investigación en Humanidades y Ciencias Sociales de la Universidad de Navarra.
Formato executive (30 plazas).
Proyección Profesional - Máster en Big Data Science
BadgeLa Universidad de Navarra se sitúa como número 1 de España y 61 del mundo en el ranking de empleabilidad QS 2019
“Los puestos relacionados con Data Science y Big Data son los más difíciles de cubrir en las empresas españolas”
Estudio de Perfiles Profesionales y Competencias más Demandados por la Empresa – EpyCE, 2018
Las profesiones relacionadas a Big Data presentan los más altos índices de inserción laboral en el mercado laboral internacional.Algunas de las salidas profesionales de este Máster son:
· Data Scientist
· Data Analyst
· Big Data Consultant
· Chief Data Officer (CDO)
· Machine Learning Engineer
· Natural Language Processing Engineer
· Computer Vision Engineer
· Big Data Developer
· Big Data Architect
· Big Data Engineer
· Business Analyst
· Business Intelligence Consultant
Temario:
El plan académico de este título oficial se reparte en cuatro bloques.
Módulos
1. Análisis de datos
2. Programación y computación
3. Proyectos
4. Trabajo Fin de Máster, TFM
1. Análisis de datos
Se abordan métodos estadísticos tradicionales como modelos de regresión, árboles de decisión o reducción de la dimensionalidad, de demostrada aplicación en prácticamente todos los campos, donde el alumno sea capaz de reconocer un problema, verificar las hipótesis, proponer, efectuar, validar e interpretar un modelo estadístico para solventarlo.
También se estudian metodologías más recientes y novedosas más relacionadas con el aprendizaje automático o “machine learning”. Entre otros, se estudian RandomForest, K-Means y redes neuronales.
2. Programación y computación
Partiendo de un nivel básico, se pretende que el alumno adquiera conocimientos medios-avanzados y sea capaz de seguir el resto de materias, así como desarrollar cierta autonomía para la fase de aprendizaje personal que precede al máster. Los lenguajes de programación impartidos son R y Python, por ser los más populares y demandados el ámbito profesional.
En este módulo se incluye la fase de extracción de datos, donde el alumno adquiere la capacitación de desenvolverse con bases de datos tradicionales, que por ahora son las más habituales en empresas. También se incluye el manejo de entornos propiamente entendidos como Big Data, como es Hadoop o Spark, y técnicas de recogida de datos en redes sociales como Twitter o Facebook, escrapeo de web o recogida de imágenes.
Por último, se abordarán las técnicas de visualización con las herramientas más demandadas actualmente por el entorno empresarial.
3. Proyectos
El Máster pretende dar una formación sólida en cuanto a conocimientos técnicos, pero busca también dotar de una visión de negocio y transmisión verbal, de modo que el graduado pueda convertirse en un puente entre la capa ejecutiva y la capa técnica en un proyecto. A lo largo de las sesiones se mostrará a los alumnos cómo utilizar las técnicas aprendidas en situaciones reales y a aplicarlas en diversos sectores.
Este apartado incluye los Talleres con empresas, en los que intervendrán profesionales de compañías e instituciones de prestigio, con amplia experiencia en la materia. En sus sesiones presentarán casos reales de uso, así como ejemplos prácticos.
El objetivo es acercar la realidad tecnológica a los alumnos para que conozcan de primera mano qué se está haciendo en las empresas más punteras y prestigiosas a nivel internacional.
4. Trabajo Fin de Máster, TFM
Tiene un peso destacado en el programa. Al ser codirigido tanto por la Universidad de Navarra como por profesionales de empresas, supone una excelente oportunidad para que el alumno lidere la puesta en marcha de proyectos de impacto en su entorno profesional.
Duración:
10 meses de duración. 60 ECTS...
El título se dirige a profesionales, titulados universitarios de muy distinta formación académica previa: Ingenierías, Física, Estadística, Matemáticas, Economía, así como perfiles con formación en ciencias sociales. Al estar pensado para un público amplio no se requieren, por tanto, conocimientos avanzados de programación o estadística para realizarlo.
No obstante, se recomienda una predisposición a trabajar en entornos informáticos, utilización de algoritmos y análisis básico de datos. Los alumnos de este máster deberán garantizar el conocimiento y destrezas equivalentes a un total de al menos 18 créditos, que incluyan matemáticas básicas, estadística y programación.
Comentarios:
La revolución digital que se desprende del Big Data implica apasionantes retos y oportunidades para las empresas y organizaciones. En consecuencia, el mercado laboral demanda cada vez más profesionales especializados en este campo.
El Máster Executive en Big Data Science (MEBDS) nace como respuesta a esta nueva realidad: ofrece un programa técnico y, a la vez, muy práctico: cuenta con un claustro multidisciplinar de profesores y académicos de la Universidad de Navarra, a los que se suman expertos en el área de Big Data de grandes compañías multinacionales de alto prestigio. El propósito es buscar el rigor científico propio de la Universidad, enriqueciéndolo con la experiencia de los profesionales y los casos reales de empresa en diversos campos.
El formato Executive del título, con sesiones presenciales los viernes por la tarde y sábados por la mañana, facilita compaginar el desempeño profesional con la asistencia a clase, y fomentar el Networking entre profesionales y empresas.
El MEBDS es un título oficial, coordinado por la Unidad de Ciencia de Datos del Instituto Cultura y Sociedad, el centro de investigación en Humanidades y Ciencias Sociales de la Universidad de Navarra.
Formato executive (30 plazas).
Proyección Profesional - Máster en Big Data Science
BadgeLa Universidad de Navarra se sitúa como número 1 de España y 61 del mundo en el ranking de empleabilidad QS 2019
“Los puestos relacionados con Data Science y Big Data son los más difíciles de cubrir en las empresas españolas”
Estudio de Perfiles Profesionales y Competencias más Demandados por la Empresa – EpyCE, 2018
Las profesiones relacionadas a Big Data presentan los más altos índices de inserción laboral en el mercado laboral internacional.Algunas de las salidas profesionales de este Máster son:
· Data Scientist
· Data Analyst
· Big Data Consultant
· Chief Data Officer (CDO)
· Machine Learning Engineer
· Natural Language Processing Engineer
· Computer Vision Engineer
· Big Data Developer
· Big Data Architect
· Big Data Engineer
· Business Analyst
· Business Intelligence Consultant
Temario:
El plan académico de este título oficial se reparte en cuatro bloques.
Módulos
1. Análisis de datos
2. Programación y computación
3. Proyectos
4. Trabajo Fin de Máster, TFM
1. Análisis de datos
Se abordan métodos estadísticos tradicionales como modelos de regresión, árboles de decisión o reducción de la dimensionalidad, de demostrada aplicación en prácticamente todos los campos, donde el alumno sea capaz de reconocer un problema, verificar las hipótesis, proponer, efectuar, validar e interpretar un modelo estadístico para solventarlo.
También se estudian metodologías más recientes y novedosas más relacionadas con el aprendizaje automático o “machine learning”. Entre otros, se estudian RandomForest, K-Means y redes neuronales.
2. Programación y computación
Partiendo de un nivel básico, se pretende que el alumno adquiera conocimientos medios-avanzados y sea capaz de seguir el resto de materias, así como desarrollar cierta autonomía para la fase de aprendizaje personal que precede al máster. Los lenguajes de programación impartidos son R y Python, por ser los más populares y demandados el ámbito profesional.
En este módulo se incluye la fase de extracción de datos, donde el alumno adquiere la capacitación de desenvolverse con bases de datos tradicionales, que por ahora son las más habituales en empresas. También se incluye el manejo de entornos propiamente entendidos como Big Data, como es Hadoop o Spark, y técnicas de recogida de datos en redes sociales como Twitter o Facebook, escrapeo de web o recogida de imágenes.
Por último, se abordarán las técnicas de visualización con las herramientas más demandadas actualmente por el entorno empresarial.
3. Proyectos
El Máster pretende dar una formación sólida en cuanto a conocimientos técnicos, pero busca también dotar de una visión de negocio y transmisión verbal, de modo que el graduado pueda convertirse en un puente entre la capa ejecutiva y la capa técnica en un proyecto. A lo largo de las sesiones se mostrará a los alumnos cómo utilizar las técnicas aprendidas en situaciones reales y a aplicarlas en diversos sectores.
Este apartado incluye los Talleres con empresas, en los que intervendrán profesionales de compañías e instituciones de prestigio, con amplia experiencia en la materia. En sus sesiones presentarán casos reales de uso, así como ejemplos prácticos.
El objetivo es acercar la realidad tecnológica a los alumnos para que conozcan de primera mano qué se está haciendo en las empresas más punteras y prestigiosas a nivel internacional.
4. Trabajo Fin de Máster, TFM
Tiene un peso destacado en el programa. Al ser codirigido tanto por la Universidad de Navarra como por profesionales de empresas, supone una excelente oportunidad para que el alumno lidere la puesta en marcha de proyectos de impacto en su entorno profesional.
Duración:
10 meses de duración. 60 ECTS
Sede principal del centro
Madrid: Calle Marquesado de Sta. Marta 3 - 28027 - Madrid- Madrid: Calle Marquesado de Sta. Marta 3 - 28027 - Madrid
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