Máster en

Formación Permanente en Big Data y Ciencia de Datos

¿Por qué estudiar el Máster en Big Data y Ciencia de Datos de UNIR?

Recibe una formación integral y práctica sobre el trabajo con macrodatos y cómo hace un uso eficaz de los mismos dependiendo de la estrategia que tengas entre manos. Cada elemento tiene un sentido, nosotros te ayudamos a entenderlo. Para conseguirlo:

• Aprenderás a usar las herramientas y métodos más apropiados para un uso eficiente del big data en tu trabajo. Esto incluye aplicaciones no code y low code para el manejo de datos, así como formación para implementar técnicas de machine learning y aplicaciones avanzadas para la visualización de información.
• Trabajarás de manera práctica en laboratorios virtuales, donde analizarás casos reales de big data aplicados a la detección de patrones, optimización de procesos, mejora de la toma de decisiones y análisis predictivo, entre otros.
• Este máster cuenta con un destacado claustro de profesionales que trabajan en big data en empresas de referencia. Descubre con ellos cómo transformar grandes volúmenes de datos en información útil para mejorar la toma de decisiones.
• Asistirás a seminarios impartidos por expertos de grandes empresas tecnológicas, donde descubrirás los principales retos del big data y las soluciones que están implementando.
• Las dos disciplinas que tratarás en este postgrado cuentan con una alta demanda profesional y con salarios muy competitivos. Aprovecha esta formación para enfrentarte a los desafíos del mercado laboral actual.

¿Qué aprenderé en el Máster en Big Data y Ciencia de Datos?

El camino que emprendes con esta formación te llevará a conseguir un conocimiento transversal en numerosas herramientas y técnicas para sacar el mejor provecho del estudio de datos masivos. Prepárate para liderar proyectos de transformación digital, promoviendo la innovación y mejora continua en las organizaciones. Entre los conocimientos que adquirirás:

1. Manejo de Python y R: el conocimiento en programación de estos dos lenguajes, los más utilizados en ciencia de datos, es un valor añadido en el mercado laboral actual.
2. Uso de herramientas y librerías específicas: entre ellas, Pandas y NumPy, para la manipulación y análisis de datos, un elemento esencial en el campo de la ciencia de datos. También trabajaremos con programas pensados para la minería de datos.
3. Aplicación de técnicas de análisis avanzado con inteligencia artificial: comprende los fundamentos de machine learning y deep learning, incluyendo el desarrollo y evaluación de algoritmos supervisados y no supervisados.
4. Gestión y almacenamiento de big data y almacenamiento: entiende cómo procesar y analizar grandes volúmenes de datos hasta su almacenamiento en la nube (cloud computing).
5. Crea visualizaciones de datos efectivas: presenta los resultados de un análisis de manera clara y comprensible. Aprovecha este conocimiento para transformar estos datos en información útil para la toma de decisiones estratégicas y la optimización de procesos de negocio.
6. Céntrate en la seguridad y privacidad de datos: descubre cómo implementar las medidas necesarias para el almacenamiento de datos con todas las garantías.