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Másters en Data Science

Se muestra una relación de programas de Máster en Data Science de escuelas tecnológicas y universidades con especializaciones en ciencia de datos. Este listado pretende mostrar todos los másteres y posgrados en Data Science de nuestras escuelas colaboradoras para formar a los futuros analistas de datos.

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Másters Propios
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Másters Online

El Máster en Big Data y BI & Máster en Gestión de Proyectos de IEAD es una doble titulación online para graduados o profesionales de cualquier especialidad, que busquen aprender las competencias y conocimientos fundamentales para la interpretación de la tecnología Big Data aplicada a soluciones de marketing y decisiones empresariales para la gestión de proyectos.

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Másters Oficiales
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Másters Online
¿Buscas liderar los procesos de transformación digital en las empresas? ¿Quieres dar un salto profesional en tu carrera? Si es así, el Máster Universitario en Industria 4.0 de la Universidad Alfonso X El Sabio, título oficial y online, es la formación adecuada para ti.
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Másters Propios
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Másters Online

El Máster en Cloud Computing de IMMUNE Technology Institute tiene como propósito equipar al alumno con los conocimientos informáticos, matemáticos y comerciales del Cloud Computing, pudiendo demostrar una vez finalizada la formación las habilidades y comprensión del lado teórico y aplicado de la computación en la nube.

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Másters Propios
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Másters Online, Másters Presenciales
El Máster en Recursos Humanos, Talento Digital y People Analytics de ID Digital School es un programa especializado en la gestión y dirección de los recursos humanos de empresas tecnológicas.
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Másters Propios
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Másters Online, Másters Presenciales
El Máster en Data Science & Analytics de MIOTI aborda la necesidad de impulsar la recopilación de información y la organización de datos, y explotar la información y el conocimiento potencial ocultos en los datos recopilados de forma rutinaria para mejorar la toma de decisiones.
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Másters Propios
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Másters Online
El Máster en Big Data & BI de IEAD se dirige fundamentalmente a graduados y profesionales de cualquier especialidad que busquen recibir los conocimientos y destrezas necesarias para la interpretación de la tecnología Big Data aplicada a soluciones de marketing y decisiones empresariales.
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Estudiar Data Science es una oportunidad que cualquier alumno debe aprovechar, puesto que es un sector de que emanan muchas especializaciones relacionadas con el big data, el data analytics, lenguajes de programación y que se pueden aplicar además a cualquier sector que se preste a avanzar en tecnología con el uso de bases de datos.

Ábrete a estudiar un Máster en Data Science y da el paso a generar el dashboard que permite progresar a tu empresa, aplicar técnicas de machine learning y tratar grandes bases de datos con el buscador de Mundo Posgrado.

Preguntas frecuentes

¿Dónde estudiar un máster en data science en España?

Hay varias instituciones en España que ofrecen másteres en data science, algunas de ellas son universidades con años de experiencia en la formación presencial y online de másteres en ciencia de datos y otras son escuelas de negocio o institutos tecnológicos con formaciones superiores con contenidos actualizados revisados cada curso lectivo.

Para los alumnos es importante hacer una investigación exhaustiva y comparar los programas de cada institución antes de tomar una decisión final con nuestros asesores. También puedes considerar programas en línea o de educación a distancia, que pueden ser más convenientes para ti dependiendo de tu situación.

¿Qué debo aprender para ser experto en data science?

Para ser experto en data science, es necesario tener una base sólida en matemáticas y estadísticas, así como un conocimiento profundo de lenguajes de programación y sistemas de bases de datos. También es importante tener habilidades en análisis de datos y visualización, así como habilidades de resolución de problemas para poder manejar los desafíos técnicos que se presentan en el campo de la ciencia de datos. Algunos temas clave que debes aprender incluyen:

  • - Procesamiento y limpieza de datos
  • - Análisis exploratorio de datos
  • - Minería de datos y aprendizaje automático
  • - Visualización de datos y storytelling
  • - Modelado y predicción
  • - Integración de datos de diferentes fuentes

Además de las habilidades técnicas, es importante tener habilidades blandas como comunicación y colaboración, ya que la ciencia de datos a menudo se trata de trabajar en equipo y presentar resultados a una audiencia no técnica.

¿Cuánto tiempo lleva aprender data science?

Aprender data science puede tomar varios años, dependiendo de tu nivel de dedicación y experiencia previa en el campo. Un máster en data science puede durar entre uno y dos años, y a menudo incluye cursos avanzados en matemáticas, estadísticas, ciencias de la computación y análisis de datos. Además, es importante tener tiempo para practicar y aplicar lo que has aprendido a través de proyectos y prácticas profesionales.

Es posible aprender data science de forma autodidacta, pero es recomendable completar un programa de formación formal para asegurar que tienes una base sólida y un conocimiento completo del campo. También puedes considerar programas de certificación, como el certificado de data scientist de la Universidad de Johns Hopkins, que proporciona una formación intensiva en un corto período de tiempo.

¿Qué hace alguien de data science?

Una persona de data science es responsable de analizar grandes conjuntos de datos para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas. Esto incluye procesar y limpiar datos, realizar análisis exploratorios, aplicar técnicas de minería de datos y aprendizaje automático, y visualizar y presentar resultados.

Los profesionales de data science trabajan en una variedad de industrias, como financieras, de salud, de tecnología y de marketing, para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas a través del análisis de datos. También pueden trabajar en el sector público o en organizaciones sin fines de lucro para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones a través del análisis de datos.

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