Gracias a este Máster de Formación Permanente Semipresencial, construirás modelos predictivos empleando algoritmos de Machine Learning para prever tendencias, patrones y resultados futuros a partir de datos históricos”

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta provechosa para los profesionales del Data Science Management, que les permite analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y tomar decisiones automatizadas. Sin embargo, pese sus adelantos tecnológicos, los profesionales se enfrentan a una serie de desafíos durante el ejercicio de su labor. Por ejemplo, a medida que aumenta la complejidad de los modelos de IA y el volumen de datos, los expertos enfrentan retos en términos de escalabilidad o rendimiento. Por eso, deben encontrar nuevas formas de desarrollar modelos que puedan manejar grandes cantidades de datos y funcionar de manera eficiente en entornos en tiempo real.

En este contexto, TECH lanza un pionero e innovador Máster de Formación Permanente Semipresencial en Data Science Management. Diseñado por expertos en esta materia, el itinerario académico profundizará en aspectos tales como la Analítica del Dato en las organizaciones empresariales o la Gestión y Manipulación de Información. De igual modo, el temario brindará al alumnado las claves para manejar con destrezas instrumentos como el Aprendizaje Automático, Minería de Datos o Internet of Things. Cabe destacar que, tras superar la etapa teórica, el programa contempla una estancia práctica en una institución de prestigio. De esta forma, los egresados podrán aplicar todo lo aprendido a la práctica, en un entorno de trabajo real dotado con herramientas tecnológicas de primera categoría. 

De esta forma, TECH ofrece una excelente oportunidad, a los profesionales que buscan progresar en sus carreras. Además, ofrece a los especialistas la flexibilidad para poder consultar el plan de estudio online, y al mismo tiempo, les facilita una experiencia práctica en una prestigiosa institución. Además, el egresado podrá participar en un conjunto exclusivo 10 Masterclasses suplementarias, creadas por un reconocido experto de enorme fama internacional en el demandado campo de la Ciencia de Datos.

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Este Máster de Formación Permanente Semipresencial en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) contiene el programa 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 una de las mejores agencias de publicidad

Desarrollarás habilidades para planificar, ejecutar y gestionar proyectos de Data Science de principio a fin, asegurando la efectividad de los resultados”

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 se centra 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.

Este Máster de Formación Permanente Semipresencial te otorgará una comprensión profunda sobre cómo aplicar técnicas de Dara Science en diferentes sectores y contextos empresariales"

Expande tus habilidades en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y descubre la evolución del análisis del Big Data en comparación con los métodos tradicionales de análisis de datos.

El presente Máster de Formación Permanente Semipresencial en Data Science Management está diseñado por un claustro docente integrado por auténticas referencias en este campo. De esta forma, vierten en los materiales didácticos su vasto conocimiento en materias como Ingeniería Logística, Desarrollo de Software o Inteligencia Artificial. De esta forma, el plan de estudio analizará aspectos como el Big Data en entornos empresariales, teniendo presente sus aplicaciones en áreas como el Marketing o la Comunicación, así como los beneficios derivados de su implementación.

Desarrollarás competencias avanzadas para crear visualizaciones de datos claras y efectivas, comunicando los hallazgos con rigurosidad”

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 del 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 vs. 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” vs. 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. Naive
7.5.3. Naive 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 Broker 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

Serás capaz de planificar, ejecutar y gestionar proyectos innovadores de Ciencias de Datos”