Analiza las ventajas de la IA en el paradigma tecnológico actual, gracias a un programa online que se complementa con una experiencia práctica en una empresa experta en marketing”

La Ciencia de Datos se encuentra en crecimiento constante. Tales son sus ventajas, que el mercado laboral actual demanda en gran medida la figura del Data Science Officer (DSO). Un profesional que sea apto y que cuente con conocimiento actualizados para analizar al detalle, los distintos algoritmos, plataformas y herramientas más actuales para la exploración, visualización, manipulación, procesamiento y análisis de los datos. No obstante, el perfil que demandan las empresas no solo basta con fundamentos teóricos, debe dominar su aplicación práctica en un entorno empresarial en el que poder maximizar los beneficios relacionados con la productividad.

El análisis de datos permite registrar a grandes niveles los intereses de usuarios de todo el mundo. Esta es una herramienta clave en el desarrollo del ejercicio funcional de las empresas actuales. Dado que la digitalización global se encuentra muy próxima, este programa tiene como objetivo principal ofrecer las claves académicas y las herramientas prácticas para que los profesionales sean capaces de dominar el conocimiento básico sobre la estadística.

TECH ha diseñado una titulación completa y rigurosa que cuenta con una modalidad 100% online para dotar de conocimientos fehacientes a los alumnos mientras se encuentran en cualquier lugar y, una segunda fase práctica. Para su cualificación en el escenario real, TECH cuenta con la colaboración de empresas del sector. Allí, el alumnado contará con el apoyo de un tutor adjunto que, tras el estudio teórico, seguirá el papel de los docentes para orientar a los especialistas. Se trata de una nueva forma de estudio orientada a la práctica que está desarrollada para aquellos profesionales que no se conforman con los programas convencionales.

Todo esto, será tangible gracias a un modelo académico, que se adapta a las necesidades diarias de los estudiantes, pues solo será necesario contar con un dispositivo con conexión a internet para empezar a trabajar hacia un perfil profesional completo y con proyección internacional. Una vía directa para demostrar, además, en la propia empresa de práctica las habilidades del especialista. Asimismo, mediante su curso académico, el alumnado obtendrá contenidos rigurosos, que le harán avanzar en su pensamiento crítico, basado en datos, para la toma de decisiones estratégicas.

Pon en práctica las técnicas y los objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento empresarial en el que te encuentres”

Este Máster Semipresencial Data Science Management (DSO, Data Science Officer) contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• Desarrollo de más de 100 casos informáticos presentados por profesionales expertos en análisis e interpretación de datos y profesores universitarios de amplia experiencia en el sector digital
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y asistencial sobre aquellas disciplinas médicas indispensables para el ejercicio profesional
• Desarrollo de habilidades analíticas in situ para tomar decisiones de calidad
• Pruebas de las mejores prácticas para la gestión del dato según su tipología y usos
• Análisis de herramientas para la gestión del dato mediante lenguajes de programación
• Selección de herramientas y métodos generales más apropiados para modelar cada dataset en función del preprocesamiento realizado
• Desarrollo e implementación de los algoritmos empleados para el preprocesamiento de datos
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet
• Además, podrás realizar una estancia de prácticas en uno de las mejores agencias de publicidad

Inscríbete ahora en un Máster Semipresencial que te proporcionará las claves para comprender la interferencia estadística en contraposición con la estadística descriptiva y sus beneficios en el escenario real”

En esta propuesta de Máster, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de profesionales de la informática y el marketing que desarrollan sus funciones en agencias de publicidad y dirección estratégica y que requieren un alto nivel de cualificación en nuevas tecnologías. Los contenidos están basados en el análisis de datos, y orientados de manera didáctica para integrar el saber teórico en la práctica profesional.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del mismo. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Amplía tus competencias en preprocesamiento masivo de datos y comprende cómo ha evolucionado el estudio del Big Data, frente a los métodos de análisis de datos convencionales”

Indaga en las propiedades básicas de los modelos univariantes de series temporales, gracias a un periodo práctico que ampliará tus habilidades en análisis de datos e IA”

Este Máster Semipresencial 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”