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Máster universitario en Ciencia de datos (Data science)

UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA
UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA

Máster Online

Precio:

Resumen del máster

Objetivos: El máster universitario de Ciencia de datos tiene como objetivo formar a especialistas capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias como, por ejemplo, las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología, entre otras muchas.

Requisitos: El perfil de ingreso recomendado de los estudiantes del máster universitario son titulados en: Grado de Ciencia de Datos, Data Science o equivalente. Grado, ingeniería o ingeniería técnica de Informática o de Telecomunicación. Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del área de ingeniería. Grado, licenciatura o diplomatura del área de matemáticas y física. También pueden acceder titulados en otras áreas, siempre y cuando tengan en cuenta que necesitarán un esfuerzo adicional para alcanzar las competencias del programa. (Complementos de formación).

A quién va dirigido: PERFILES DE INGRESO RECOMENDADOS: El perfil de ingreso recomendado de los estudiantes del máster universitario son titulados en: Grado de Ciencia de Datos, Data Science o equivalente. Grado, ingeniería o ingeniería técnica de Informática o de Telecomunicación. Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del área de ingeniería. Grado, licenciatura o diplomatura del área de matemáticas y física. Se recomienda un nivel de competencia en lengua inglesa equivalente al B2 del Marco común europeo de referencia para las lenguas.

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Fraccionamiento del pago en cuotas

 
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Temario completo de este curso

Asignaturas obligatorias
  • Fundamentos de la ciencia de datos
  • Tipología y ciclo de vida de los datos
  • Arquitecturas de bases de datos no tradicionales
  • Estadística avanzada
  • Modelos avanzados de minería de datos
  • Visualización de datos
  • Trabajo final de máster

Asignaturas optativas
  • Análisis de sentimientos y redes sociales
  • Análisis de datos geoespaciales
  • Análisis de datos en entornos big data
  • Bases de datos analíticas
  • Periodismo de datos

Complementos de formación

Con el objetivo de nivelar los conocimientos de los estudiantes, se prevé la superación de asignaturas de complementos de formación obligatorios, en función de la titulación de origen de cada estudiante.

Grado de Ingeniería Informática, Ingenierías e Ingenierías Técnicas de Informática.

  • Minería de datos (solo si el estudiante no la ha cursado en el grado).
  • Diseño y construcción de almacén de datos

Grado de Tecnologías de Telecomunicación, Ingenierías e Ingenierías Técnicas de Telecomunicación.

  • Minería de datos
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Grafos y complejidad
  • Programación en Python

Grado o licenciatura de Matemáticas, o de Física.

  • Minería de datos
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Programación en Python
  • Diseño de bases de datos
  • Administración de redes y sistemas operativos

Grado o licenciatura de Economía, Administración y Dirección de Empresas, Marketing o Investigación y Técnicas de Mercado, y Diplomatura en Ciencias Empresariales.

  • Grafos y complejidad
  • Fundamentos de programación
  • Prácticas de programación
  • Programación en Python
  • Diseño de bases de datos
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Minería de datos
  • Administración da redes y sistemas operativos

Grado de Información y Documentación,Licenciatura de 2º ciclo de Información y Documentación, Diplomatura de Biblioteconomía y Documentación.

  • Estadística
  • Álgebra
  • Grafos y complejidad
  • Fundamentos de programación
  • Prácticas de programación
  • Programación en Python
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Minería de datos
  • Administración de redes y sistemas operativos

Otras titulaciones

  • Diseño de bases de datos
  • Estadística
  • Álgebra
  • Grafos y complejidad
  • Fundamentos de programación
  • Prácticas de programación
  • Programación en Python
  • Diseño y construcción de almacén de datos
  • Minería de datos
  • Administración de redes y sistemas operativos

 
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