Acerca de Máster en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Resumen
La ciencia de datos es una disciplina de carácter multidisciplinario que mediante la combinación de métodos científicos, procesos y sistemas pretende extraer conocimiento o un mejor entendimiento de los datos en sus diferentes formas, con independencia de que estén o no estructurados. Se trata por tanto de una prolongación del campo de estudio como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático o la analítica predictiva, especialidades con las que está estrechamente vinculada. Por medio del máster en ciencia de datos se ofrece al alumnado la formación adecuada para especializarse en este campo de estudio, uno de los que presenta mayor demanda de personal cualificado dadas sus expectativas de desarrollo a medio y largo plazo.
¿Para qué te prepara este posgrado?
Gracias al máster en ciencia de datos podrás adquirir las competencias y habilidades profesionales adecuadas para dominar conceptos tan relevantes para el análisis de datos como el aprendizaje automático o machine learning, el deep learning, la minería de datos, etc.
Objetivos
- Elaborar componentes software utilizando técnicas de programación estructurada para desarrollar funcionalidades en aplicaciones de gestión según especificaciones dadas.
- Utilizar objetos de acceso a datos y componentes de software realizados para acceder y manipular las informaciones soportadas en sistemas gestores de bases de datos según especificaciones del diseño.
- Realizar pruebas de los desarrollos realizados para verificar el funcionamiento de los mismos según las normas de calidad establecidas.
- Utilizar herramientas de distribución de componentes de software para implantar los desarrollos realizados según los planes de instalación previstos.
- Elaborar y mantener la documentación del software a nivel de desarrollo y de usuario utilizando herramientas de documentación para el posterior uso de los componentes desarrollados por técnicos y usuarios, según las normas de calidad establecidas.
- Realizar y modificar el diseño físico de las bases de datos a partir del diseño lógico previo, ajustándolo a los requerimientos de explotación de la base de datos.
- Implantar la política de control de acceso en los gestores de bases de datos siguiendo las normas de seguridad de la organización y la legislación vigente.
- Planificar y realizar copias de seguridad, así como la recuperación de datos en caso necesario, siempre supeditado a las normas de seguridad de la organización.
- Habilitar el acceso a las Bases de Datos de acuerdo a criterios de confidencialidad, integridad y disponibilidad.
- Conocer un Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales (SGBDR) para almacenar y manipular datos.
- Describir los principales comandos más utilizados del lenguaje SQL (independientemente de las variaciones realizadas por los editores de los diferentes SGBDR) para permitir al alumno hacerse cargo rápidamente de una base de datos relacional y ser capaz de crear tablas, de consultarlas, de modificarlas, de insertar y suprimir registros.
- Conocer los aspectos fundamentales sobre la minería de datos.
- Aprender las técnicas de aplicación.
- Aplicar técnicas descriptivas y predictivas de clasificación.
- Desarrollar campañas.
- Conocer la inteligencia artificial y sus aplicaciones.
- Conocer el test de Touring.
- Conocer las redes neuronales.
- Conocer los sistemas expertos.
- Conocer el machine learning.
- Aprender a aplicar el big data al Machine Learning.
- Conocer el Aprendizaje Profundo; el Deep Learning.
- Conocer las distintas aplicaciones del Machine Learning.
Metodología
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Titulación
Doble Titulación:
- Titulación de Máster en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con 600 horas expedida por Euroinnova Business School y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales
- Titulación Universitaria en Creación y Gestión de Base de Datos SQL con 5 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.
