Matricúlate en Maestría en Ciencia de Datos y consigue un Título Oficial Mexicano: Certificación oficial otorgada por la SEP y RVOE

Titulación
Modalidad
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Online
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sin intereses
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24 Horas
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Angela Santana

PALMAS (LAS)

Opinión sobre Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023)

Angela Santana, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

Salidas profesionales

Angela Santana, ¿qué has aprendido en el Master Online?

Los temas donde se hablaba de historia

Angela Santana, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

Bastante; historia, seguridad, nuevos conceptos

Angela Santana, ¿qué has echado en falta del Master Online?

Muy buena

Juliana Z. S.

OXACA

Opinión sobre Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023)

Estoy contenta, he aprendido mucho y me servirá en mi trabajo. Dar las gracias a los profesores por su ayuda y la resolución de las dudas, y por la amabilidad con la que te tratan. No aporto nada negativo.

Juan P. F.

DURANGO

Opinión sobre Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023)

Lo mejor: Los profesores, que sea una Maestría en línea SEP, y la plataforma Lo peor: Que le faltan más clases en video para mi gusto.

Marta F. G.

JALISCO

Opinión sobre Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023)

Tengo muy buenas opiniones sobre esta Maestría, por muchas razones, las más relevantes, el contenido, sabes que aprendes, los profesores y el campus.

Sergio L. J.

SAN LUIS POTOSÍ

Opinión sobre Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023)

Deseaba especializarme en Data Science y esta titulación online me ha parecido lo más cómodo del mundo. La recomiendo por la flexibilidad horaria y la calidad de las explicaciones.

Miguel T. G.

NAYARIT

Opinión sobre Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023)

Me ha parecido una Maestría muy cómoda de estudiar al ser en línea, ya que puedes compaginar tu vida con la universidad. Los contendidos de los módulos están muy claros y los profesores son muy profesionales y atentos. Es muy recomendable.
* Todas las opiniones sobre Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023), aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de la Maestría en ciencia de datos

MAESTRÍA EN CIENCIA DE DATOS: Este plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP) con número de acuerdo M-087/2021. Estudia esta Maestría 100% online y consigue un título con validez oficial RVOE.

Resumen salidas profesionales
de la Maestría en ciencia de datos
El análisis y explotación de los datos es en la actualidad un reto necesario en la mayoría de las empresas. Cada vez hay más competencia entre empresas y la necesidad de analizar datos masivos mediante técnicas eficaces, fiables y rápidas, hacen imprescindible el uso de la ciencia de datos. Serás capaz de analizar y procesar datos que permitan la realización e implantación de sus estrategias de forma exitosa, Es aquí donde nace una oportunidad de diferenciación para las empresas con el análisis de la información generada mediante los profesionales de Data Analyst y Data Scientist. Con esta Maestría de Data Science podrás ampliar tus conocimientos en un sector cada más demandado en el mercado laboral actual.
Objetivos
de la Maestría en ciencia de datos
- Conocer las últimas técnicas de Data Science y Data Mining - Crear tur propios algoritmos para generar estadísticas. - Manejar Bases de datos tanto relacionales como NoSQL. - Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto.
Salidas profesionales
de la Maestría en ciencia de datos
Si decides hacer la Maestría en Ciencia de Datos estarás asumiendo la gran importancia que tu perfil profesional cobrará en el panorama laboral. Como cualquier experto en el marco digital serás muy cotizado para cubrir puestos tan específicos como el de Analista de Datos, Data Sciencist, Consultor de Proyectos Big Data o Chief o Data Officer.
Para qué te prepara
la Maestría en ciencia de datos
Aprenderás cómo aprovechar todo el potencial de los datos obtenidos de los usuarios que interactúa con una empresa, dominar las técnicas y herramientas más punteras y que el lenguaje de programación. Con la Maestría en Ciencia de Datos serás capaz de, no solo esto, sino también de gestionar y crear bases de datos desde cero aprendiendo técnicas de Data Mining y manejando cuadros de mandos.
A quién va dirigido
la Maestría en ciencia de datos
Esta Maestría en Ciencia de Datos está destinado a todo el público en general que quiera aprender esta temática de estudio. Será de especial interés para personas que trabajen o estudien las áreas de inteligencia artificial, ingeniería y programación. También está orientado para todo aquel cuya labor esté relacionada con el sector de las TICs.
Metodología
de la Maestría en ciencia de datos
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes asignaturas así como realizar las actividades de aprendizaje. Las horas de estudio realizadas en el campus virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.

Temario de la Maestría en ciencia de datos

Titulación de la Maestría en ciencia de datos

Titulación Oficial de Maestría en Ciencia de Datos por la Universidad da VINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE). Este plan de estudios se encuentra incorporado en la Secretaria de Educación Pública (SEP) con número de acuerdo RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023) Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Maestria En Ciencia De Datos
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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Maestría en Ciencia de Datos

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¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos consiste en el estudio de los datos con el objetivo de conseguir a partir de ellos una información que pueda ser significativa y útil para la organización. Dentro de la ciencia de datos se incluyen diferentes disciplinas, como son la estadística, las matemáticas, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación, que permiten analizar grandes cantidades de datos. Gracias a este análisis, se pueden responder a las preguntas de qué pasó en un determinado acontecimiento, qué causó esto, que puede suponer para el futuro, o para qué podemos utilizar los datos que tenemos.

Esta ciencia es muy importante porque hace un uso combinado de diferentes herramientas, métodos y tecnologías, mediante las que se podrá conseguir un determinado significado gracias a estos datos. Cada vez podemos encontrar mayor cantidad de datos, que pueden ser recogidos por multitud de dispositivos y software, y que se pueden almacenar de forma automática. Cualquier portal y sistema en línea va a capturar datos que encontramos en cualquier campo, como puede ser el comercio electrónico, pero también la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto que ocupe nuestra vida. 

¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?

Los datos que se obtienen, pueden ser estudiados según los objetivos que se pretendan conseguir en cada caso. Podemos ver a continuación cuatro tipos principales de análisis de datos: 

  • Análisis descriptivo de los datos: Mediante la realización de análisis descriptivos, se pueden examinar los datos que se tienen para obtener cierta información acerca de lo que ha ocurrido o que ocurrirá en el entorno de datos. Se caracteriza por la forma en que se muestran los datos para su visualización, como puede ser mediante gráficos circulares, de líneas o de barras, narraciones o tablas. Un ejemplo de análisis descriptivo puede ser el volumen y la tendencia con picos y caídas de las ventas de determinados productos, mostrando aquellos meses y productos que tengan más o menos rendimiento.
  • Análisis predictivo de los datos: Este tipo de análisis emplea todos los datos históricos de los que se dispone, para elaborar tendencias y establecer predicciones, lo más precisas posible, acerca de los patrones que se darán en el futuro. Algunas de las técnicas que se utilizan para la realización de previsiones pueden ser la coincidencia de patrones, el modelado predictivo o el machine learning. Estas técnicas utilizan el aprendizaje que tienen las computadoras para generar conexiones de causalidad entre los datos. Esto va a permitir que se puedan establecer patrones de un año a otro, que permitirán tomar decisiones de forma adelantada.
  • Análisis de diagnóstico: Este tipo de análisis consiste en un examen detallado de los datos que nos permitirá encontrar las causas de un determinado suceso. Algunas de las principales técnicas para la realización de diagnósticos, pueden ser las correlaciones, la minería de datos o el análisis detallado. Esto permitirá encontrar patrones únicos para cada una de estas técnicas, que nos revelarán el por qué de las actuaciones de los clientes.
  • Análisis prescriptivo: Este tipo de análisis, además de indicar la posibilidad de que ocurra un determinado suceso, ofrece una respuesta óptima ante el mismo. Analiza todas las posibles alternativas y recomienda la mejor forma de actuar en cada caso. Para ello, utiliza implicaciones como análisis de gráficos, procesamiento de eventos complejos, simulación, redes neuronales, etc.

Si te interesa todo esto, también te recomendamos la siguiente entrada a nuestro blog en la que hablaremos sobre los beneficios de la ciencia de datos: /blog/latam/beneficios-de-la-ciencia-de-datos

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