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La Science des Données est en croissance constante. Ses avantages sont tels que le marché de l'emploi actuel exige en grande partie la figure du Data Science Officer (DSO). Il s'agit d'un professionnel capable d'analyser en détail les différents algorithmes, les plateformes et les outils les plus récents pour l'exploration, la visualisation, la manipulation, le traitement et l'analyse des données, et qui dispose de connaissances actualisées en la matière. Cependant, le profil exigé par les entreprises ne se contente pas de bases théoriques, il doit également maîtriser son application pratique dans un environnement professionnel afin de maximiser les avantages liés à la productivité.

L'analyse des données permet d'enregistrer les intérêts des utilisateurs du monde entier à des niveaux élevés. Il s'agit d'un outil clé dans le développement de l'exercice fonctionnel des entreprises d'aujourd'hui. Étant donné que la numérisation mondiale est très proche, l'objectif principal de ce programme est d'offrir les clés académiques et les outils pratiques pour que les professionnels soient en mesure de maîtriser les connaissances de base en matière de statistiques.

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Tout cela sera tangible grâce à un modèle académique qui s'adapte aux besoins quotidiens des étudiants, puisqu'ils n'auront besoin que d'un appareil avec une connexion Internet pour commencer à travailler à l'élaboration d'un profil professionnel complet avec une projection internationale. C'est aussi une façon directe de démontrer les compétences du spécialiste dans l'entreprise elle-même. De même, grâce au programme académique, les étudiants obtiendront un contenu rigoureux qui les aidera à développer leur esprit critique, basé sur des données, pour la prise de décisions stratégiques.

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Ce Mastère hybride en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes: 

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• Développement des capacités d'analyse sur le terrain pour prendre des décisions de qualité
• Test des meilleures pratiques de gestion des données en fonction de leur typologie et de leur utilisation
• Analyse des outils de gestion des données utilisant des langagesde programmation
• Sélection des outils et méthodes généraux les plus appropriés pour modéliser chaque Dataset en fonction des critères prédéfinis
• Développement et mise en œuvre des algorithmes utilisés pour le prétraitement des données
• Le tout sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
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Dans ce Mastère, de nature professionnalisante et de modalité d'apprentissage hybride, le programme vise à mettre à jour les professionnels de l'informatique et du marketing qui travaillent dans des agences de publicité et de gestion stratégique et qui nécessitent un haut niveau de qualification dans les nouvelles technologies. Les contenus sont basés sur l'analyse des données et sont orientés de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique professionnelle.

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Este Mastère hybride en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) ha sido desarrollado junto a un equipo de expertos que transmitirán todos sus conocimientos al alumnado, a través de un temario completo y riguroso. Se trata de un grupo docente que se desenvuelve en ingeniería logística, desarrollo de programas y análisis de la IA. Por ello, la estructura y el contenido del programa se han planteado de manera eficiente y dinámica, con el fin de facilitar su estudio. Desde el primer módulo, el alumnado se adentrará en el análisis del Big Data en la organización empresarial, comprendiendo sus aplicaciones en marketing y comunicación, con la observación en los resultados de sus beneficios. Se trata de todo un contenido fundamentado en la práctica de los expertos que instruirá de manera completa al profesional inclinado hacia el Data Science Management.

Optimiza el diseño de la representación para el análisis de datos y comprende cómo las herramientas de visualización pueden aumentar su divulgación”

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial        

1.1. Análisis de negocio 

1.1.1. Análisis de Negocio
1.1.2. Estructura del dato
1.1.3. Fases y elementos 

1.2. Analítica del dato en la empresa

1.2.1. Cuadros de mando y KPI's por departamentos 
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento

1.2.3.1. Marketing y comunicación
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Atención al cliente
1.2.3.4. Compras 
1.2.3.5. Administración
1.2.3.6. RR.HH
1.2.3.7. Producción
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing y comunicación

1.3.1. KPI's a medir, aplicaciones y beneficios
1.3.2. Sistemas de Marketing y Data Warehouse
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en Marketing
1.3.4. Plan de Marketing y comunicación 
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas

1.4. Comercial y ventas 

1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial 
1.4.2. Necesidades del departamento de Ventas
1.4.3. Estudios de mercado 

1.5. Atención al cliente 

1.5.1. Fidelización 
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional 
1.5.3. Satisfacción del cliente

1.6. Compras  

1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia
1.6.3. Otras aplicaciones

1.7. Administración  

1.7.1. Necesidades en el departamento de administración
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero 
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito

1.8. Recursos humanos

1.8.1. RR.HH y beneficios de la analítica del dato
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RR.HH
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RR.HH

1.9. Producción  

1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción
1.9.2. Aplicaciones
1.9.3. Beneficios 

1.10. IT 

1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital  
1.10.3. Innovación y productividad

Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos    

2.1. Estadística. Variables, índices y ratios  

2.1.1. La estadística 
2.1.2. Dimensiones estadísticas 
2.1.3. Variables, índices y ratios 

2.2. Tipología del dato 

2.2.1. Cualitativos 
2.2.2. Cuantitativos 
2.2.3. Caracterización y categorías 

2.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas  

2.3.1. Medidas de centralización 
2.3.2. Medidas de dispersión
2.3.3. Correlación 

2.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos

2.4.1. Visualización según el tipo de dato 
2.4.2. Interpretación de información gráfica 
2.4.3. Customización de gráficos con R 

2.5. Probabilidad  

2.5.1. Probabilidad 
2.5.2. Función de probabilidad 
2.5.3. Distribuciones 

2.6. Recolección de datos 

2.6.1. Metodología de recolección 
2.6.2. Herramientas de recolección 
2.6.3. Canales de recolección 

2.7. Limpieza del dato 

2.7.1. Fases de la limpieza de datos 
2.7.2. Calidad del dato  
2.7.3. Manipulación de datos (con R) 

2.8. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados  

2.8.1. Medidas estadísticas 
2.8.2. Índices de relación 
2.8.3. Minería de datos 

2.9. Almacén del dato (Data Warehouse) 

2.9.1. Elementos  
2.9.2. Diseño 

2.10. Disponibilidad del dato 

2.10.1. Acceso 
2.10.2. Utilidad 
2.10.3. Seguridad

Módulo 3. Dispositivos y plataformas IoT como base para la ciencia de datos        

3.1. Internet of Things

3.1.1. Internet del futuro, Internet of Things
3.1.2. El consorcio de internet industrial

3.2. Arquitectura de referencia 

3.2.1. La arquitectura de referencia
3.2.2. Capas
3.2.3. Componentes

3.3. Sensores y dispositivos IoT 

3.3.1. Componentes principales
3.3.2. Sensores y actuadores

3.4. Comunicaciones y protocolos

3.4.1. Protocolos. Modelo OSI
3.4.2. Tecnologías de comunicación

3.5. Plataformas Cloud para IoT e IIoT 

3.5.1. Plataformas de propósito general 
3.5.2. Plataformas industriales
3.5.3. Plataformas de código abierto

3.6. Gestión de datos en plataformas IoT  

3.6.1. Mecanismos de gestión de datos. Datos abiertos
3.6.2. Intercambio de datos y visualización

3.7. Seguridad en IoT  

3.7.1. Requisitos y áreas de seguridad
3.7.2. Estrategias de seguridad en IIoT

3.8. Aplicaciones de IoT  

3.8.1. Ciudades inteligentes
3.8.2. Salud y condición física
3.8.3. Hogar inteligente
3.8.4. Otras aplicaciones

3.9. Aplicaciones de IIoT

3.9.1. Fabricación
3.9.2. Transporte
3.9.3. Energía
3.9.4. Agricultura y ganadería
3.9.5. Otros sectores

3.10. Industria 4.0 

3.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things)
3.10.2. Fabricación aditiva 3D
3.10.3. Big data analytics        

Módulo 4. Representación gráfica para análisis de datos        

4.1. Análisis exploratorio 

4.1.1. Representación para análisis de información
4.1.2. El valor de la representación gráfica
4.1.3. Nuevos paradigmas de la representación gráfica

4.2. Optimización para ciencia de datos 

4.2.1. La gama cromática y el diseño
4.2.2. La Gestalt en la representación gráfica
4.2.3. Errores a evitar y consejos  

4.3. Fuentes de datos básicos

4.3.1. Para representación de calidad
4.3.2. Para representación de cantidad
4.3.3. Para representación de tiempo

4.4. Fuentes de datos complejos

4.4.1. Archivos, listados y BBDD 
4.4.2. Datos abiertos
4.4.3. Datos de generación continua

4.5. Tipos de gráficas 

4.5.1. Representaciones básicas
4.5.2. Representación de bloques 
4.5.3. Representación para análisis de dispersión
4.5.4. Representaciones circulares
4.5.5. Representaciones burbujas
4.5.6. Representaciones geográficas 

4.6. Tipos de visualización

4.6.1. Comparativas y relacional
4.6.2. Distribución
4.6.3. Jerárquica

4.7. Diseño de informes con representación gráfica 

4.7.1. Aplicación de gráficas en informes de Marketing
4.7.2. Aplicación de gráficas en cuadros de mando y KPI's
4.7.3. Aplicación de gráficas en planes estratégicos
4.7.4. Otros usos: ciencia, salud, negocio 

4.8. Narración gráfica

4.8.1. La narración gráfica
4.8.2. Evolución 
4.8.3. Utilidad

4.9. Herramientas orientadas a visualización 

4.9.1. Herramientas avanzadas
4.9.2. Software en línea
4.9.3. Open Source

4.10. Nuevas tecnologías en la visualización de datos 

4.10.1. Sistemas para virtualización de la realidad
4.10.2. Sistemas para aumento y mejora de la realidad
4.10.3. Sistemas inteligentes

Módulo 5. Herramientas de ciencia de datos            

5.1. Ciencia de datos

5.1.1. La ciencia de datos
5.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos  

5.2. Datos, información y conocimiento

5.2.1. Datos, información y conocimiento 
5.2.2. Tipos de datos
5.2.3. Fuentes de datos

5.3. De los datos a la información 

5.3.1. Análisis de Datos
5.3.2. Tipos de análisis
5.3.3. Extracción de Información de un Dataset 

5.4. Extracción de información mediante visualización

5.4.1. La visualización como herramienta de análisis
5.4.2. Métodos de visualización 
5.4.3. Visualización de un conjunto de datos

5.5. Calidad de los datos

5.5.1.  Datos de calidad
5.5.2. Limpieza de datos 
5.5.3. Preprocesamiento básico de datos

5.6. Dataset

5.6.1. Enriquecimiento del Dataset
5.6.2. La maldición de la dimensionalidad
5.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

5.7. Desbalanceo 

5.7.1. Desbalanceo de clases
5.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
5.7.3. Balanceo de un Dataset

5.8. Modelos no supervisados 

5.8.1. Modelo no supervisado
5.8.2. Métodos
5.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

5.9. Modelos supervisados

5.9.1. Modelo supervisado
5.9.2. Métodos
5.9.3. Clasificación con modelos supervisados

5.10. Herramientas y buenas prácticas

5.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
5.10.2. El mejor modelo 
5.10.3. Herramientas útiles

Módulo 6. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación     

6.1. La inferencia estadística

6.1.1. Estadística descriptiva vs. Inferencia estadística
6.1.2. Procedimientos paramétricos
6.1.3. Procedimientos no paramétricos

6.2. Análisis exploratorio

6.2.1. Análisis descriptivo 
6.2.2. Visualización
6.2.3. Preparación de datos

6.3. Preparación de datos

6.3.1. Integración y limpieza de datos 
6.3.2. Normalización de datos
6.3.3. Transformando atributos 

6.4. Los valores perdidos

6.4.1. Tratamiento de valores perdidos
6.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
6.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

6.5. El ruido en los datos 

6.5.1. Clases de ruido y atributos
6.5.2. Filtrado de ruido 
6.5.3. El efecto del ruido

6.6. La maldición de la dimensionalidad

6.6.1. Oversampling
6.6.2. Undersampling
6.6.3. Reducción de datos multidimensionales

6.7. De atributos continuos a discretos

6.7.1. Datos continuos versus discretos
6.7.2. Proceso de discretización

6.8. Los datos 

6.8.1. Selección de datos 
6.8.2. Perspectivas y criterios de selección
6.8.3. Métodos de selección 

6.9. Selección de instancias

6.9.1. Métodos para la selección de instancias
6.9.2. Selección de prototipos
6.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

6.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

6.10.1. Big Data
6.10.2. Preprocesamiento “clásico” versus masivo
6.10.3. Smart Data    

Módulo 7. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos

7.1. Series de tiempo

7.1.1. Series de tiempo  
7.1.2. Utilidad y aplicabilidad
7.1.3. Casuística relacionada

7.2. La Serie Temporal

7.2.1. Tendencia estacionalidad de ST
7.2.2. Variaciones típicas
7.2.3. Análisis de residuos

7.3. Tipologías

7.3.1. Estacionarias
7.3.2. No estacionarias
7.3.3. Transformaciones y ajustes

7.4. Esquemas para series temporales 

7.4.1. Esquema (modelo) aditivo
7.4.2. Esquema (modelo) multiplicativo
7.4.3. Procedimientos para determinar el tipo de modelo

7.5. Métodos básicos de forecast

7.5.1. Media
7.5.2. Naïve
7.5.3. Naïve estacional
7.5.4. Comparación de métodos

7.6. Análisis de residuos 

7.6.1. Autocorrelación
7.6.2. ACF de residuos
7.6.3. Test de correlación

7.7. Regresión en el contexto de series temporales 

7.7.1. ANOVA
7.7.2. Fundamentos
7.7.3. Aplicación practica 

7.8. Modelos predictivos de series temporales

7.8.1. ARIMA
7.8.2. Suavizado exponencial 

7.9. Manipulación y análisis de series temporales con R

7.9.1. Preparación de los datos
7.9.2. Identificación de patrones
7.9.3. Análisis del modelo
7.9.4. Predicción

7.10. Análisis gráficos combinados con R 

7.10.1. Situaciones habituales
7.10.2. Aplicación práctica para resolución de problemas sencillos 
7.10.3. Aplicación práctica para resolución de problemas avanzados 

Módulo 8. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes        

8.1. Preprocesamiento de datos  

8.1.1. Preprocesamiento de datos
8.1.2. Transformación de datos 
8.1.3. Minería de datos

8.2. Aprendizaje automático

8.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
8.2.2. Aprendizaje por refuerzo
8.2.3. Otros paradigmas de aprendizaje

8.3. Algoritmos de clasificación

8.3.1. Aprendizaje automático inductivo
8.3.2. SVM y KNN
8.3.3. Métricas y puntuaciones para clasificación

8.4. Algoritmos de regresión 

8.4.1. Regresión lineal, regresión logística y modelos no lineales 
8.4.2. Series temporales 
8.4.3. Métricas y puntuaciones para regresión 

8.5. Algoritmos de agrupamiento 

8.5.1. Técnicas de agrupamiento jerárquico 
8.5.2. Técnicas de agrupamiento particional 
8.5.3. Métricas y puntuaciones para clustering 

8.6. Técnicas de reglas de asociación 

8.6.1. Métodos para la extracción de reglas 
8.6.2. Métricas y puntuaciones para los algoritmos de reglas de asociación 

8.7. Técnicas de clasificación avanzadas. Multiclasificadores 

8.7.1. Algoritmos de Bagging 
8.7.2. Clasificador “Random Forests” 
8.7.3. “Boosting” para árboles de decisión 

8.8. Modelos gráficos probabilísticos 

8.8.1. Modelos probabilísticos 
8.8.2. Redes bayesianas. Propiedades, representación y parametrización  
8.8.3. Otros modelos gráficos probabilísticos 

8.9. Redes neuronales 

8.9.1. Aprendizaje automático con redes neuronales artificiales 
8.9.2. Redes feed forward 

8.10. Aprendizaje profundo 

8.10.1. Redes feed forward profundas 
8.10.2. Redes neuronales convolucionales y modelos de secuencia 
8.10.3. Herramientas para implementar redes neuronales profundas

Módulo 9. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos

9.1. Requisitos no funcionales. Pilares de las aplicaciones de datos masivos 

9.1.1. Fiabilidad 
9.1.2. Adaptabilidad 
9.1.3. Mantenibilidad 

9.2. Modelos de datos 

9.2.1. Modelo relacional 
9.2.2. Modelo documental 
9.2.3. Modelo de datos tipo grafo 

9.3. Bases de datos. Gestión del almacenamiento y recuperación de datos 

9.3.1. Índices hash     
9.3.2. Almacenamiento estructurado en log 
9.3.3. Árboles B 

9.4. Formatos de codificación de datos 

9.4.1. Formatos específicos del lenguaje 
9.4.2. Formatos estandarizados 
9.4.3. Formatos de codificación binarios 
9.4.4. Flujo de datos entre procesos

9.5. Replicación 

9.5.1. Objetivos de la replicación 
9.5.2. Modelos de replicación 
9.5.3. Problemas con la replicación 

9.6. Transacciones distribuidas 

9.6.1. Transacción  
9.6.2. Protocolos para transacciones distribuidas
9.6.3. Transacciones serializables 

9.7. Particionado 

9.7.1. Formas de particionado 
9.7.2. Interacción de índice secundarios y particionado 
9.7.3. Rebalanceo de particiones 

9.8. Procesamiento de datos offline 

9.8.1. Procesamiento por lotes 
9.8.2. Sistemas de ficheros distribuidos 
9.8.3. MapReduce 

9.9. Procesamiento de datos en tiempo real 

9.9.1. Tipos de bróker de mensajes 
9.9.2. Representación de bases de datos como flujos de datos 
9.9.3. Procesamiento de flujos de datos 

9.10. Aplicaciones prácticas en la empresa 

9.10.1. Consistencia en lecturas 
9.10.2. Enfoque holístico de datos 
9.10.3. Escalado de un servicio distribuido

Módulo 10. Aplicación práctica de la ciencia de datos en sectores de actividad empresarial 

10.1. Sector sanitario 

10.1.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector sanitario 
10.1.2. Oportunidades y desafíos  

10.2. Riesgos y tendencias en sector sanitario   

10.2.1. Uso en el sector sanitario 
10.2.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

10.3. Servicios financieros  

10.3.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector de los servicios financieros
10.3.2. Uso en los servicios financieros 
10.3.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.4. Retail 

10.4.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector del retail 
10.4.2. Uso en el retail 
10.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.5. Industria 4.0  

10.5.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Industria 4.0 
10.5.2. Uso en la Industria 4.0 

10.6. Riesgos y tendencias en Industria 4.0   

10.6.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.7. Administración pública  

10.7.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Administración pública 
10.7.2. Uso en la Administración pública 
10.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.8. Educación  

10.8.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la educación 
10.8.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.9. Silvicultura y agricultura  

10.9.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la silvicultura y agricultura 
10.9.2. Uso en silvicultura y agricultura 
10.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.10. Recursos Humanos      

10.10.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la gestión de Recursos Humanos 
10.10.2. Aplicaciones prácticas en el mundo empresarial
10.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

¿Aún no dominas las aplicaciones prácticas del Big Data? Sé testigo de su aplicación en diversos sectores empresariales, como el publicitario”