Estudia tu Curso online en Data Science en UNIR
El Curso Data Science online de UNIR te forma como profesional del Big Data en las competencias y tecnologías más demandas por las empresas en la actualidad según el informe de Mckinsey Global Institute 2017.
Un curso 100 % práctico a partir del manejo de máquinas virtuales individualizadas que te dará un perfecto control de las técnicas clave del BIG DATA:
- Captura y almacenamiento de la información: Gestión y tratamiento de datos con MongoDB.
- Procesado Inteligente de Datos: Análisis de datos con R, Python, Hadoop y Spark.
- Visualización de la información: Herramientas como Tableau.
Se garantiza a los alumnos que cumplen el perfil establecido* por Universia la realización de una entrevista con la propia UNIVERSIA con el objetivo de analizar su inclusión en alguno de los procesos de selección para la realización de prácticas académicas en las empresas en que UNIVERSIA selecciona talento joven, como por ejemplo, Repsol, Santander, Vodafone, L’oreal, Vodafone, Indra, Viesgo, Securitas Direct, Deutsche Bank, Hilti, etc…
* El perfil requerido para acceder a esta entrevista es el siguiente:
-
Ingenieros recién graduados de todas las áreas,
-
Recién graduados/licenciados en carreras técnicas como matemáticas, física, estadística…
-
Profesionales con una experiencia no superior a los 3 años
-
Alumnos de último año de carrera
Descarga en PDF el plan de estudios
Docencia 100% online
Clases online en directo
Tutor personal
La opinión de nuestros estudiantes*
Gracias al Experto Universitario en Data Science adquirirás competencias en:
- Diseñar e implementar un sistema que combine técnicas de captura y almacenamiento, análisis y visualización de datos.
- Identificar los aspectos legales de aplicación relativos a la captura, almacenamiento y uso de datos de usuario.
- Identificar las herramientas comerciales y de software libre orientadas al análisis estadístico, inteligencia artificial y procesamiento masivo de datos.
- Ser capaz de diseñar un sistema de apoyo a las decisiones basado en análisis y visualización de datos.
- Ser capaz de aplicar técnicas de almacenamiento noSQL, análisis y/o visualización de datos en una situación real de empresa.
Entidades colaboradoras
Universia
Documentación de la titulación
Normas de organización y funcionamiento
Plan de estudios
| Módulos y Asignaturas |
Créditos |
|
MÓDULO I. CAPTURA Y ALMACENAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
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2 |
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MÓDULO II. PROCESADO INTELIGENTE DE DATOS
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7 |
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MÓDULO III. VISUALIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN
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2 |
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MÓDULO IV. TRABAJO FIN DE EXPERTO |
4 |
| TOTAL ECTS |
15 |
Descripción detallada del Plan de Estudios:
MÓDULO I. CAPTURA Y ALMACENAMIENTO DE LA INFORMACIÓN (2 ECTS)
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Métodos de Captura y Almacenamiento de la Información (1 crédito)
1. Métodos de captura de los datos
2. Otras fuentes de datos
3. Modelos de almacenamiento de datos
4. RBDMS,
5. NoSQLy grafos
6. SQL
7. MongoDB
-
Privacidad y Protección de Datos (1 crédito)
1. Principios generales en materia de privacidad
2. La protección de datos personales en España
3. Las medidas de seguridad del reglamento
4. Big Data y protección de datos personales
5. La disociación de datos personales y técnicas de anonimización
MÓDULO II. PROCESADO INTELIGENTE DE DATOS (7 ECTS)
-
Estadística (1 crédito)
1. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
2. Muestras aleatorias y distribución en el muestreo.
3. Estimación puntual y por intervalo.
4. Contraste de hipótesis
-
Análisis de Datos con R (2 créditos)
1. Introducción a R
2. Análisis de datos con R
3. Minería de texto con R
4. Análisis de grafos con R
5. Regresión
6. Gráficos y visualización de datos
-
Análisis de Datos con Python (2 créditos)
1. Introducción a Python
2. Time series analysis
3. Anomaly detection
4. Feature selection & dimensión reduction
-
Ecosistema Hadoop y Spark (2 créditos)
1. Introducción a Hadoop
2. HDFS: Almacenando grandes cantidades de datos
3. MapReduce: Procesando grandes cantidades de datos
4. Herramientas de Hadoop
5. Hadoop en el mundo real
6. INTRODUCTION TO SPARK
7. SPARK Mllib
8. SPARK GraphX
MÓDULO III. VISUALIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN (2 ECTS)
-
Visualización Interactiva de la Información (2 créditos)
1. Introducción a la visualización
2. Fundamentos de la visualización
3. Cognición
4. Trabajando con datos
5. Tableau
MÓDULO IV. TRABAJO FIN DE EXPERTO (4 ECTS)
Acceso
Los requisitos de acceso al programa son los siguientes:
Requisitos de Acceso
Para cursar con aprovechamiento este programa se recomienda disponer de alguna titulación superior sea Universitaria o de Ciclo Formativo de FP relacionada con la Informática, Telecomunicaciones o Tecnología.
El programa principalmente se dirige a:
- Ingenieros de cualquier área y recién graduados o licenciados en carreras técnicas (matemáticas, estadística, física…) o alumnos de último curso.
- Alumnos que procedan de un Ciclo Formativo Superior de FP relacionado con la Informática, Telecomunicaciones o Tecnología.
- Profesionales que deseen orientar su carrera profesional hacia una de las profesiones más demandadas en la actualidad como es la de Data Scientist
- Profesionales que su actividad se centre en el big data y deseen profundizar en las herramientas que se estudian en el programa.
Perfil recomendado
Para acceder al Experto Universitario en Data Science de UNIR se recomienda:
- Ser capaz de leer e interpretar correctamente un programa pequeño escrito en un lenguaje de programación conocido.
- Ser capaz de leer pequeños fragmentos de código fuente en un lenguaje de programación no conocido.
- Conocimiento del idioma inglés suficiente como para leer e interpretar manuales técnicos, así como para consultar dudas técnicas en foros especializados.
- Conocimiento básico de bases de datos SQL.
- Conocimiento de los paradigmas de computación en servidor y cliente.
- Conocimiento básico de la computación distribuida.
- Conocimiento básico de técnicas de estadística descriptiva.
Cómo matricularse
Para matricularte en UNIR sólo tienes que seguir esta serie de pasos:
- Completa el formulario “Solicita información”.
- Recibirás la llamada de un asesor personal. Con él verificarás que cumples los requisitos exigidos y te ayudará a elaborar tu plan de estudios personalizado: reconocimiento, número de créditos, tiempo que le puedes dedicar, etc.
- Cumplimenta la matrícula* con la forma de pago más adecuada a tus necesidades.
- Envía la documentación requerida para formalizar la admisión, debidamente compulsada y espera la confirmación.
- Espera tu clave de acceso al AULA VIRTUAL y comienza el curso organizándote a tu manera.
Si lo necesitas puedes consultar las tasas y becas o llamar a un asesor 941 281 803.
Si tienes estudios universitarios previos o experiencia profesional susceptible de ser reconocida, puedes solicitar un estudio de reconocimiento de ECTS**. El Departamento de Transferencia y Reconocimiento de Créditos de UNIR realizará un estudio previo de tu caso particular.
*Un asesor te facilitará el acceso al formulario de matrícula.
**Sólo para matricularte en Grados y Postgrados oficiales.
Metodología
El método de estudio de UNIR es flexible, personalizado y eficaz. La metodología se basa en clases online en directo y tutor personal para ofrecer la mejor formación.
El modelo pedagógico de UNIR es efectivo porque se basa en una metodología totalmente online para que cada alumno pueda estudiar a su ritmo:
- Clases online en directo: Hay clases programadas todos los días de la semana, en horario de mañana y de tarde, para que asistas a clase cuando mejor te venga.
- Clases online en diferido: Si no puedes asistir a una clase o te quedas con dudas, podrás acceder a todas las clases en diferido. Podrás verlas siempre que quieras y tantas veces como necesites.
- Tutor personal: El primer día se te asignará un tutor personal. Estarás en contacto con él por teléfono y por email. Él te apoyará en tu día a día y resolverá las dudas que te puedan surgir.
- Campus Virtual: Todo lo que necesitas para estudiar en UNIR está en el campus: las clases, los profesores, los compañeros, la biblioteca, recursos didácticos, horarios, chat, foros y mucho más.
- Recursos didácticos: Tendrás acceso a distintos recursos de aprendizaje para completar tu formación: lecturas complementarias, esquemas con las ideas clave, test de autoevaluación, etc
Puedes consultar el apartado Cómo se estudia en UNIR para acceder a más información.
Además UNIR cuenta con dos departamentos específicos para apoyar a los estudiantes en sus estudios:
El Servicio de Orientación Académica (SOA) trabaja para ayudar a los alumnos en sus estudios, teniendo en cuenta sus circunstancias laborales y familiares. Se busca conseguir la conciliación entre trabajo-familia‐estudio y se ayuda, a cada alumno, a adquirir un ritmo de trabajo y estudio adaptado a sus necesidades personales.
El Servicio de Atención a las Necesidades Especiales (SANNEE) para prestar apoyo a los estudiantes en situación de diversidad funcional, temporal o permanente, aportando las soluciones más adecuadas a cada caso.
Salidas profesionales
Para puestos de "Data Scientist" y "Business Intelligence" las empresas e instituciones buscan profesionales dinámicos con buen manejo de tecnologías Big Data y avanzadas aptitudes de análisis. Sólo un perfil de estas características puede identificar, recoger, analizar, interpretar y transformar los datos en información relevante.
Algunas salidas profesionales de este experto:
- Analista de datos
- BI Consultant
- Analista Big Data
- Técnico de Inteligencia de Negocio
- Consultor BI
- Jefe de Proyecto Big Data
Claustro
El claustro de UNIR está compuesto por profesionales con amplia trayectoria académica y laboral capaces de trasladar su experiencia y conocimientos a las aulas.
Colaboradores
Profesores
Eugenio Gil López
Doctor por la Universidad Pontificia de Salamanca (UPSA) en el ámbito de Ingeniería Informática. Ha sido Director de la Oficina de Relaciones internacionales, entre otros destacados cargos desempeñados en ese centro de estudios.
Luis de la Fuente Valentín
Director del Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos, y docente en éste y otros títulos de postgrado en UNIR. Doctor en Ingeniería Telemática. Investigador en Tecnologías educativas, más concretamente en Learning Analytics.
Yusef Hassan Montero
Diseñador de Interacción freelance especializado en Visualización de Datos. Es Co-organizador de UX Spain, el evento más importante sobre Experiencia de Usuario en España, y director de la revista digital No Solo Usabilidad.
Alberto Corbi Bellot
Licenciado y Doctor en Ciencias Físicas, por la Universidad de Valencia. Cofundador y responsable de desarrollo en plataformas móviles de software para medicina nuclear en empresa multinacional líder en el sector.