Acerca de Maestría en Data Analytics
Maestría en Data Analytics y doble título: certificación oficial otorgada por la SEP y título de Máster Europeo.
Perfil de Ingreso
Está destinado a perfiles técnicos en informática así como a perfiles estadísticos, empresariales o de marketing que quieran saber qué tecnologías, herramientas y lenguajes se utilizan para gestionar y analizar datos y cómo sacarles el máximo partido en cada empresa.
Perfil Profesional
Conocerá los algoritmos y métodos básicos de clasificación de la ciencia de datos. Utilizará bases de datos SQL o NoSQL, hará un uso completo de big data o aprendizaje automático, programará en R para analizar datos estadísticos, utilizará Google Analytics, Tag Manager o Data Studio para análisis web y será un programa Python orientado a análisis de datos.
Campo Laboral
Las empresas necesitan profesionales que puedan analizar la información para tomar las decisiones estratégicas correctas. Esta maestría en ciencia de datos con especialización en análisis de datos lo calificará para puestos como científico de datos o analista de datos, director de datos (CDO), gerente de analista web o desarrollador de Python.
Modalidad de Estudio
100% a Distancia
Duración de la Maestría en Data Analytics en Ecuador
Duración de 1 año
Beneficios y Pagos
3800 USD con una Financiación 100% en matrícula sin intereses
Descuento en becas: 20% Beca Antiguos Alumnos, 20% Beca Desempleo, 15% Beca Emprende y 15% Beca Amigo
Plan de Estudios Universitarios
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN
MÓDULO 2. DATOS MASIVOS EN LAS ORGANIZACIONES
MÓDULO 3. RECOLECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS
MÓDULO 4. ANÁLISIS DE DATOS Y MÉTODOS ESTADÍSTICOS
MÓDULO 5. BASES DE DATOS
MÓDULO 6. PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE DATOS
MÓDULO 7. BASES DE DATOS NO SQL
MÓDULO 8. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING
MÓDULO 9. BIG DATA
MÓDULO 10. MINERÍA DE DATOS
MÓDULO 11. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R
MÓDULO 12. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
MÓDULO 13. PRESENTACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
MÓDULO 14. PROYECTO INTEGRADOR DE CIENCIA DE DATOS
MÓDULO 15. ANALÍTICA WEB
MÓDULO 16. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
