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علم البيانات في نمو مستمر. هذه هي المزايا التي تجعل سوق العمل اليوم في حاجة كبيرة إلى Data Science Officer (DSO). محترف قادر على تحليل أحدث الخوارزميات والمنصات والأدوات الحديثة لاستكشاف البيانات وتصورها ومعالجتها ومعالجتها وتحليلها. ومع ذلك، فإن الملف الشخصي المطلوب من الشركات لا يكفي فقط بالأسس النظرية، بل يجب أن يتقن تطبيقه العملي في بيئة الأعمال حيث يمكنه تحقيق أقصى قدر من الفوائد المتعلقة بالإنتاجية.

يسمح تحليل البيانات بتسجيل اهتمامات المستخدمين حول العالم على مستويات عالية. هذه أداة رئيسية في تطوير الممارسة الوظيفية للشركات اليوم. ونظراً لأن الرقمنة العالمية قريبة جداً، فإن الهدف الرئيسي لهذا البرنامج هو توفير المفاتيح الأكاديمية والأدوات العملية للمهنيين ليكونوا قادرين على إتقان المعرفة الأساسية للإحصاء.

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 وهناك، سيتم دعم الطلاب من قبل مدرس مساعد يقوم، بعد الدراسة النظرية، بدور المدرسين لتوجيه المتخصصين. إنه شكل جديد من أشكال الدراسة الموجهة نحو الممارسة تم تطويره للمهنيين غير الراضين عن البرامج التقليدية.
سيكون كل هذا ملموسًا بفضل النموذج الأكاديمي الذي يتكيف مع الاحتياجات اليومية للطلاب، حيث سيكون من الضروري فقط أن يكون لديك جهاز متصل بالإنترنت لبدء العمل نحو ملف تعريف احترافي كامل مع عرض دولي. طريقة مباشرة لإظهار مهارات الأخصائي عملياً في الشركة نفسها. وبالمثل، سيحصل الطلاب من خلال الدورة الأكاديمية على محتوى صارم يساعدهم على تطوير تفكيرهم النقدي المبني على البيانات من أجل اتخاذ قرارات استراتيجية.

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يحتوي الماجستير النصف حضوري في إدارة علوم البيانات (DSO، Data Science Officer)  على البرنامج الأكثر اكتمالاً وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصها هي:

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محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والرعاية الصحية حول تلك التخصصات الطبية الأساسية للممارسة المهنية
تطوير المهارات التحليلية في الموقع لاتخاذ قرارات الجودة
اختبار أفضل الممارسات لإدارة البيانات وفقًا لتصنيف البيانات واستخداماتها
فحص أدوات إدارة البيانات من خلال لغات البرمجة
إنشاء أنسب الأدوات والأساليب العامة لنمذجة كل مجموعة بيانات Dataset بناءً على المعالجة المسبقة التي تم إجراؤها
تطوير وتنفيذ الخوارزميات المستخدمة في المعالجة المسبقة للبيانات
كل هذا سيتم استكماله من قبل الدروس النظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول موضوعات مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي
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في اقتراح الماجستير هذا، ذو الطبيعة المهنية والطريقة المختلطة، يهدف البرنامج إلى تحديث محترفي تكنولوجيا المعلومات والتسويق الذين يقومون بوظائفهم في وكالات الإعلان والإدارة الإستراتيجية والذين يحتاجون إلى مستوى عالٍ من التأهيل في التقنيات الجديدة. تعتمد المحتويات على تحليل البيانات، وموجهة بطريقة تعليمية لدمج المعرفة النظرية في الممارسة المهنية.

بفضل محتوى الوسائط المتعددة الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، والذين سيتيحوا للمهني فرصة للتعلم الموضوعي والسياقي، أي في بيئة محاكاة ستوفر تعليماً غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية. يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

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Este ماجستير نصف حضوري en إدارة علوم البيانات (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”