DescripciónEn nuestro máster de Data Science y Big Data aprenderás las técnicas más avanzadas: análisis de datos con Python, Deep Learning, Spark, Business Intelligence; visualización con R y Power BI, y el manejo de big data a través de SQL.
Al terminar, tu carrera despegará como Data Scientist, Business Analyst, Data Engineer, o Data Business Consultant, algunos de los puestos más demandados y mejor pagados dentro de las empresas.
No esperes más. ¡Conviértete en un experto en Big Data y Ciencia de Datos y marca la diferencia en el mundo empresarial!Transformación Total
Pasarás de principiante a ser un experto en Data Science. en tan sólo 3 meses de formación. Estamos en contacto con más de 500 empresas aliadas que nos mantienen actualizados con lo que demanda el mercado. Al finalizar cada módulo deberás presentar un proyecto para que puedas continuar avanzando el programa. Los proyectos serán revisados por los profesores y recibirás un feedback.
Herramientas más utilizadasPython, Numpy, Seaborn, Pandas, Flask, SQLAlchemy, PySpark, SparkSQL, Jupyter, SQL, Databricks, Azure, Power BI…Acompañamiento para la búsqueda de empleoDurante todo el programa te acompañaremos para que encuentres empleo. Te ayudará a crear tu portfolio y tu CV realzando tus aptitudes.Avanza a tu ritmo100% Online: Cada una de las clases que verás en el programa tendrán una duración de 5 minutos a 1 hora, en las que aprenderás conceptos de los diferentes campos de Data Science, Data Engineering y Big Data.Empezamos de ceroA tu ritmoClases en directo a través del campus virtualMicrolearnings para aprender a tu ritmoCrea tu propio portfolioMétodo innovador que se adapta a todo tipo de perfiles: jóvenes, profesionales ocupados…Puedes avanzar de forma intensiva, o por las tardes, o totalmente a tu ritmo cuando quieras. Y además, dispones de clases de refuerzo que puedes consultar cuando quieras.Por eso:Si te surge algún imprevisto, nunca te quedarás atrás.Aprendes más porque el programa es más completo.Puedes profundizar todo lo que quieras a tu ritmo.Plan de EstudiosPre-Work:Proporciona una base sólida que comienzan desde cero en el máster de Data Analytics. Estableceremos los objetivos del Pre-Work y presentando la estructura y metodología del programa. Se cubren aspectos importantes como la plataforma de entrega de ejercicios y la comunidad de apoyo. Además, se ofrece un diccionario que abarca conceptos clave en temas de programación y bases de datos, seguido de una introducción a los conceptos fundamentales de datos y programación. Se instruye sobre la instalación de herramientas esenciales y la configuración del entorno de trabajo, con un enfoque especial en Excel, Python, bases de datos y Power BI, sentando las bases tecnológicas necesarias para el resto del máster.Business Intelligence con Power BI:En este módulo, los estudiantes se sumergen en el mundo del Business Intelligence (BI) utilizando la herramienta Power BI de Microsoft. Aprenden a conectar diferentes fuentes de datos, como bases de datos relacionales, archivos CSV y servicios en la nube, y a transformar estos datos en visualizaciones interactivas y tableros informativos. Se exploran las capacidades de modelado de datos de Power BI, incluyendo la creación de relaciones entre tablas, la definición de medidas y la implementación de cálculos personalizados con lenguaje DAX (Data Analysis Expressions). Además, se abordan técnicas avanzadas de visualización, como gráficos jerárquicos, mapas geoespaciales y paneles de control en tiempo real. Los estudiantes también aprenden a compartir y distribuir informes utilizando Power BI Service y a colaborar en proyectos de BI en equipo. Este módulo combina la teoría con ejercicios prácticos, permitiendo a los estudiantes desarrollar habilidades sólidas en el uso de Power BI para la toma de decisiones basada en datos.Módulo Transformación y manipulación de datos:En este módulo, los estudiantes aprenderán los fundamentos de SQL, desde consultas simples hasta consultas avanzadas y la manipulación de bases de datos. También se introducirán en los fundamentos de la programación con Python, abarcando desde conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas. Además se trabajará en la integración de Python con SQL y el uso de Python para análisis de Datos con Pandas, Numpy y librerías de visualización de datos.Módulo Data Strategy:El módulo de Data Strategy se centra en aspectos clave para una gestión eficaz de los datos en las organizaciones. Se exploran conceptos como la arquitectura de datos, el gobierno del dato y el data storytelling. Los estudiantes aprenden a diseñar estrategias de gestión de datos efectivas, desde la arquitectura técnica hasta la implementación de políticas y procesos que aseguren la calidad y seguridad de los datos. Además, se abordan técnicas de comunicación de datos efectivas para influir en la toma de decisiones.Módulo Introducción a Data Engineering:En este módulo, los estudiantes se sumergen en el mundo del Data Engineering, aprendiendo sobre ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform), así como las herramientas y prácticas comunes en este campo. Se exploran también las plataformas de Cloud Computing y su papel en el despliegue y gestión de datos. El módulo incluye proyectos prácticos donde los estudiantes diseñan y desarrollan procesos ETL, así como la creación de bases de datos en la nube y el análisis de datos en entornos cloud.Módulo Introducción a IA y Data Science:Este módulo introduce a los estudiantes en los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) y Data Science. Se exploran conceptos como Machine Learning, Deep Learning y las herramientas y librerías utilizadas en estos campos. Los estudiantes aprenden sobre las etapas en el desarrollo de proyectos de IA, desde la adquisición y preparación de datos hasta la implementación de modelos y la evaluación de resultados, de forma aplicada sobre un proyecto de entrenamiento de un modelo de IA.Módulo Empleabilidad:El módulo de Empleabilidad prepara a los estudiantes para el mercado laboral en el campo de Data Analytics. Se abordan temas como análisis de mercado, preparación de CV y marca personal, tipos de entrevistas y expectativas de carrera. Los estudiantes adquieren habilidades prácticas para destacar en procesos de selección y se familiarizan con las dinámicas del mercado laboral en el área de Data Analytics.Módulo Análisis de DatosEn este módulo, los estudiantes se sumergen en el lenguaje de programación R, ampliamente utilizado en análisis de datos y estadísticas en entornos de investigación o académicos. Se exploran desde los fundamentos de R hasta técnicas avanzadas de manipulación y visualización de datos. Los estudiantes aprenden sobre programación funcional, manejo de datos, visualización y análisis estadístico utilizando R. El módulo incluye proyectos prácticos donde los estudiantes aplican las habilidades aprendidas.Módulo Otras herramientas de BI (Cum Laude):Este módulo explora herramientas adicionales en el ámbito del Business Intelligence, como Qlik y Tableau. Se abordan temas como modelado de datos, visualización avanzada, formulación y técnicas avanzadas de análisis de datos. Además, se exploran casos prácticos y se integran estas herramientas con otros lenguajes y tecnologías utilizadas en Data Analytics.
