Octubre 2025
Presencial, Híbrido y Online
9 meses
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Te podrás convertir en un Data Scientist y Data Analyst, perfiles con una alta demanda en el mercado laboral actual, y con gran proyección de futuro.
Obtendrás una visión integradora de la analítica de datos y su aplicabilidad a diferentes objetivos y proyectos.
Recabarás todo tipo de datos, de diversas fuentes y diferentes formatos, e implementarlas para ser procesadas con un gran número de herramientas estadísticas y de análisis.
Analizarás e interpretarás grandes cantidades de datos, para poder anticiparse en la toma de decisiones estratégicas de la empresa.
Conocerás las tecnologías más innovadoras entorno al Big Data, como la Industria 4.0, Machine Learning, Cloud Computing o Iot (Internet of things).
Como sabemos que no quieres ser uno más en el mundo empresarial, te ofrecemos un campus único entre naturaleza y networking en donde conocerás alumnos de todas las especialidades y conseguirás alianzas para tu futuro.
1.1 Herramientas analíticas en AWS.
1.2 Herramientas de acceso a datos on premise: MySQL.
1.3 Lenguajes de análisis de la información: Python 3.x.
1.4 lenguajes de análisis de la información: R.
1.5 Plataformas de analítica avanzada: Knime.
1.6 Visualización analítica de datos: ggplot2.
1.7 Visualización analítica de datos: Leaflet.
1.8 Examen: Analytic tools.
2.1 Machine learning: redes neuronales artificiales.
2.2 Machine learning: predicción.
2.3 Machine learning: NLP.
2.4 Machine learning: Modelos Box Jenkins + Modelos híbridos (BJ + GLM).
2.5 Fundamentos estadísticos para el análisis de datos.
2.6 Análisis exploratorio de datos.
2.7 Machine learning: clustering.
2.8 Examen: Big data analysis.
3.1 Lenguajes de consulta de información: SQL I.
3.2 Big data & cloud computing.
3.3 Data governance.
3.4 Diseño y modelización de un data warehouse estructurado.
3.5 Examen: Big data management.
4.1 Interpretación de modelos de machine learning.
4.2 Visualización analítica de datos: Power BI.
4.3 Internet of things (IoT).
4.4 Industria 4.0.
4.5 Chat GPT.
4.6 Big data & business analytics.
4.7 Aplicaciones prácticas de ML: modelos de recomendación.
4.8 Aplicación de data analytics a ventas.
4.9 Analítica Web.
4.10 Analítica aplicada en inteligencia de clientes.
5.1 Autoconocimiento.
5.2 Inteligencia emocional y Empatía.
5.3 Comunicación efectiva.
5.4 Gestión de conflictos.
5.5 Técnicas de negociación.
5.6 Liderazgo.
5.7 Resiliencia y Gestión del estrés.
5.8 Creatividad e iniciativa.
El PFM es un trabajo grupal que supone la puesta en valor de los diferentes conocimientos adquiridos a lo largo del máster, a través de su aplicación en un proyecto real. Este trabajo contará con una presentación pública frente a un Tribunal de expertos al finalizar el programa.