Máster en Data Science Online

Máster en Data Science Online

Especialízate desde cero para dominar las áreas de Data Science, Inteligencia Artificial y Machine Learning. Aplicando los lenguajes de programación R, Python y SQL, serás capaz de aplicar estratégicamente la ciencia de datos en sectores como la banca, el marketing, CRM, finanzas, operaciones o RR.HH.. Esto te permitirá gestionar proyectos basados en ciencia de datos y Big Data, para impulsar iniciativas de analítica avanzada desde diferentes áreas del negocio.
Big Data. Machine Learning.
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Próxima convocatoria
Noviembre 2023
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Plazas limitadas
Una formación alternativa
En todos nuestros contenidos incluimos un porcentaje de Human Sciences para relacionar la tecnología con las soft skills
Modalidad
Online 100% desde donde quieras

Duración
12 meses | 600 horas 2 Sesiones semanales de clases en directo

Horarios
Clases en directo semanles (4 horas a la semana)
Metodología Learning By Doing
Se centra en la aplicación práctica de conocimientos y habilidades para fomentar un aprendizaje significativo y duradero.

Objetivos del Máster en Data Science Online

Lenguajes de programación: Python, y SQL.
Extraer, procesar y analizar datos para la toma de decisiones utilizando técnicas y herramientas actuales.
Gestionar proyectos basados en ciencia de datos y big data. Impulsar iniciativas de analítica avanzada desde diferentes áreas del negocio.
Adquirir una visión integral y transversal de soluciones Big Data y Cloud.
Generar informes, cuadros de mando y representaciones visuales de datos.
Anticipar y detectar patrones, tendencias y causas con analítica predictiva y Machine Learning.
Dominar la aplicación estratégica de Data Science en áreas como marketing, CRM, banca y finanzas, operaciones, RRHH, e IoT entre otras.

Competencias profesionales del Máster en Data Science Online

Estas son algunas de las funciones que podrás desempeñar al especializarte en Data Science: Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, experto en visualización de datos, experto en arquitecturas de almacenamiento y procesamiento de datos, experto en machine learning, experto en inteligencia de negocio, Chief Data Officer (CDO), Business Analytics, Business Intelligence. A través del Máster Data Science Online adquieres los conocimientos técnicos requeridos para optar a las siguientes certificaciones: AWS Certified Data Analytics, Google Data Analytics Certificate, IBM Data Analytics Professional, Associates Certified Analytics Professional (aCAP), Professional Certification BigML Certified Engineer.

Plan de estudios y asignaturas Máster en Data Science Online

Con el Máster de Data Science Online aprenderás a utilizar las técnicas y herramientas para desarrollar proyectos de ciencia de datos y aplicarlos a diferentes sectores. Adquirirás los conceptos necesarios de Inteligencia Artificial, manipulación y procesamiento de datos avanzado, visualización de datos, algoritmos de machine learning, deep learning y redes neuronales para su aplicación en entornos reales.
0. Prework
Este Prework permite introducir conceptos en los que el bootcamp profundizará, haciendo que el alumno se sienta cómodo desde el primer día y consiguiendo que todo el grupo tenga un nivel parejo, lo que permite avanzar más y mejor, así como mejorar la cooperación entre todos los integrantes.

  1. Funcionamiento básico de un ordenador

    Conceptos como hardware y software, CPU, memoria, dispositivos de almacenamiento, sistemas operativos y redes.

  2. Introducción a los lenguajes de programación

    Explicar qué es un lenguaje de programación, para qué sirve y los tipos de lenguajes (compilados e interpretados).

    Dar una visión general de los lenguajes más utilizados en la actualidad, y por qué se usan.

  3. Conceptos fundamentales de programación

    Hablar de elementos como variables, tipos de datos, operaciones, estructuras de control de flujo (if/else, bucles) y funciones.

    Enseñar cómo descomponer un problema complejo en subproblemas más pequeños y manejables.

    Contarlo todo de forma muy básica para evitar meterse en el módulo de Fundamentos de Programación (ya con python).

  4. Herramientas de desarrollo y buenas prácticas

    Introducir el uso de un IDE, como PyCharm o VSCode, así como los notebooks.

    Hablar sobre el control de versiones con Git.

    Mencionar buenas prácticas de programación, como la importancia de comentar el código y seguir convenciones de estilo (pythonic code).

  5. Introducción a las estructuras de datos

    Presentar conceptos como arrays, listas, conjuntos, diccionarios/mapas y árboles.

    Enfocarlo no dentro de un lenguaje de programación específico, más a nivel de pseudocódigo también. El objetivo es que los estudiantes comprendan qué son, para qué se utilizan y cuándo podría ser apropiado utilizar una estructura de datos sobre otra.

  6. Conceptos fundamentales de bases de datos

    Explicar qué es una base de datos, para qué se utiliza y qué tipos existen (por ejemplo, bases de datos relacionales y no relacionales).

    Introducir conceptos clave como tabla, registro, campo, clave primaria y relaciones entre tablas.

1. LAS HERRAMIENTAS DEL CIENTÍFICO DE DATOS
Revisión de los conceptos claves de programación necesarios para abordar el tratamiento y aprovechamiento de los datos mediante código. Introducción al lenguaje de programación R y amplia presentación de las capacidades que ofrece Python.

  1. Fundamentos de Python y librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas
  2. Python intermedio y avanzado
  3. Procesamiento de datos y visualización con Python

50 horas
2. ESTADÍSTICA PARA CIENTÍFICOS DE DATOS: PROGRAMACION EN R
En este módulo aprenderás los fundamentos de Programación en R, un lenguaje de programación para estadística. En paralelo, se introducirán los principales conceptos estadísticos que son esenciales para el análisis de datos.

  1. Introducción a la estadística
  2. Probabilidad y muestreo
  3. Inferencia y regresión lineal
  4. Diseño de experimentos

80 horas
3. DISEÑO Y GESTIÓN DE BASES DE DATOS: PROGRAMACIÓN EN SQL.
En este módulo aprenderemos qué son las bases de datos y los principales tipos que existen. Entraremos en el mundo del modelado de las bases de datos relacionales y aprenderemos a programar en SQL. Ademas, estudiaremos qué son los procesos ETL y cómo se diseñan e implementan.

  1. Diseño de base de datos
  2. Estándar SQL I
  3. Estándar SQL II
  4. El almacén de datos / Datawarehouse y Herramientas y procesos de extracción, transformación y carga ETL
80 horas
4. LA CIENCIA DE DATOS. TÉCNICAS DE ANÁLISIS, MINERÍA Y VISUALIZACIÓN
En esta asignatura repasaremos el ciclo de vida del dato y cómo afecta en el proceso a de análisis de los datos. Además, nos introduciremos en el mundo de la visualización de datos, dónde aprendemos a diseñar dashboards en PowerBI

  1. Ciclo de vida y calidad del dato
  2. Preparación y pre proceso de datos
  3. Herramientas y técnicas de visualización I
  4. Herramientas y técnicas de visualización II

80 horas
5. IMPACTO Y VALOR DEL BIG DATA
Este módulo tiene como finalidad conocer el análisis big data como herramienta para abordar temas sustantivos y preguntas de investigación. Aprenderás qué se entiende por big data, su evolución en el contexto histórico, entender las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y compararlo con la inteligencia de negocio tradicional.

  1. Introducción al mundo del Big Data
  2. Inteligencia de Negocio vs. Big Data
  3. Tecnologías Big Data
  4. Valor del dato y aplicaciones por sectores

80 horas
6. TECNOLOGÍA Y HERRAMIENTAS BIG DATA
Conocer y utilizar las herramientas que componen el ecosistema para el manejo de gran cantidad de datos. Entre estos, está Spark, Hadoop o las BBDD NoSQL

  1. HADOOP y su ecosistema
  2. SPARK
  3. Bases de datos NOSQL
  4. Plataformas CLOUD

80 horas
7. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Aprender los conceptos y algoritmos fundamentales en una de las piezas angulares de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, el denominado “aprendizaje automático”.

  1. Herramientas para machine learning y técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
  2. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
  3. Modalidades y técnicas de deep learning
  4. Soluciones en la nube para machine learning

64 horas

8. Capstone Project
Trabajo final del Máster en el que se pone en práctica todo lo aprendido aplicándolo a un caso real y sobre datos conectados con el mundo profesional. Se realiza en la parte final del plan de estudios, con carácter obligatorio, y bajo la supervisión del tutor asignado. Además, este trabajo implica una defensa ante un tribunal que debe ser superada.
50 horas
*El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.

Domina las mejores herramientas

Así será tu semana en el Máster en Data Science Online
DÍA 1
Estudiarás el contenido disponible en la plataforma y podrás revisar los objetivos del caso práctico.
ilustración proceso de admisión
DÍA 2
Usarás los foros para postear las dudas del día anterior, y avanzarás con el contenido.
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DÍA 3
Empieza el caso práctico. Podrás resolver tus dudas con la información disponible en la plataforma.
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DÍA 4
Seguirás avanzando con el contenido, e irás resolviendo el caso práctico.
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DÍA 5
Repasarás las dudas que tengas, y acudirás a clase con el profesor.
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DÍA 6
¡Contenido de la plataforma revisado! Realizarás el cuestionario si es necesario.
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DÍA 7
Y ahora sí, ¡fin del caso práctico!
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Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
arco 3d
+
40
ofertas de empleo mensuales
+
4,7
ofertas de empleo por alumno
94,5
%
de empleabilidad
84
%
mejoran su situación laboral
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MADRID 
CAMPUS WEEK_

Semana Inmersiva_Tech & Experience_Talk about IA
Un programa especial y voluntario que te dará la oportunidad de estudiar una semana en España. A través de este curso intensivo, podrás combinar sesiones de formación con actividades culturales y lúdicas por Madrid y alrededores.

Tu rutina semanal

> LUNES_
> 10:00 | CLASE DE MAÑANA:
> BIG DATA
> CIBERSEGURIDAD
> CLOUD COMPUTING
> 14:30 ALMUERZO LIBRE
> VISITA DE TARDE:
> FREETOUR POR EL MADRID HISTÓRICO
> MARTES_
> 10:00 | CLASE DE MAÑANA:
> BIG DATA
> CIBERSEGURIDAD
> CLOUD COMPUTING
> 14:30 ALMUERZO LIBRE
> VISITA DE TARDE:
> VISITA CULTURAL AL MUSEO DEL PRADO
> MIÉRCOLES_
> 10:00 | CLASE DE MAÑANA:
> BIG DATA
> CIBERSEGURIDAD
> CLOUD COMPUTING
> 14:30 ALMUERZO LIBRE
> VISITA DE TARDE:
> MUSICAL EN GRAN VÍA O TEATRO
> JUEVES_
> 10:00 | CLASE DE MAÑANA:
> BIG DATA
> CIBERSEGURIDAD
> CLOUD COMPUTING
> 14:30 ALMUERZO LIBRE
> VISITA DE TARDE:
> MUSEO REINA SOFÍA
> VIERNES_
> 10:00 | CLASE DE MAÑANA:
> BIG DATA
> CIBERSEGURIDAD
> CLOUD COMPUTING
> 14:30 ALMUERZO LIBRE
> VISITA DE TARDE:
> PASEO POR EL PARQUE DEL RETIRO
> SÁBADO_
> 10:00 | VISITA A SEGOVIA
> ALCAZAR
> CITY TOUR
> ACUEDUCTO
> 14:30 COMIDA EN SEGOVIA
> VISITA DE TARDE:
> LA GRANJA DE SAN INDELFONSO
> DOMINGO_
> 10:00 | DE COMPRAS POR MADRID
> EL RASTRO


> 14:30 TAPAS POR LA LATINA
> VISITA DE TARDE:
> DESCANSO | TARDE LIBRE

Financiación con IMMUNE

Pago al contado
logo immune
Si realizas el pago en una sola cuota te beneficiarás de un 5% de descuento.
9 / 12 Cuotas sin intereses
logo immune
En 9 cuotas si es presencial y en 12 si el tipo de máster es online.

Otras opciones de financiación

logo quotanda
Quotanda
Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Dirigido a desempleados que cumplen unas condiciones específicas en cuanto al perfil de acceso.
logo sequra
Sequra
Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Dirigido a desempleados que cumplen unas condiciones específicas en cuanto al perfil de acceso.
logo fundacion estatal
Fundae
Bonifica tu formación con la Fundación Estatal para la formación en el empleo. 

Dirigido a trabajadores en activo que quieren financiar su programa a través de formación bonificada.
Nuestros alumnos trabajan en:
  • "Sé que he acertado ya que tanto dirección, como profesorado, planificación, calidad de la enseñanza, el centro etc., han superado mis expectativas."
    Marta Pérez Founding Partner & Managing Director at Emetepé Tech&Services S.L.
  • "La teoría combinada con la práctica, la inclusión de Human Sciences y el profesorado son sin duda los puntos fuertes de IMMUNE"
    Kay Kozaronek - Ingeniero de Inteligencia Artificial & Investigador de Machine Learning

El Máster en Data Science Online es para ti si

Alumnos de programa tecnológico en clase de ciberseguridad, data science y programación
Eres emprendedor, freelancer o valiente

Nos encanta tu perfil porque te atreves. Y el mundo profesional es de los valientes. Si eres emprendedor, freelance o simplemente muy rock & roll este programa te ayudará a llevar tus proyectos profesionales al próximo nivel. Ya sabes que controlar el ámbito de los datos es identificar oportunidades, mejoras y tomar decisiones estratégicas.
Estás terminando tu carrera y quieres upgrade
¿Has terminado tus estudios y quieres entrar en el mundo de los datos? Este programa te ayudará a prepararte con las herramientas y habilidades más demandadas en el sector.

Estudiantes del centro tecnológico immune dando clase de tecnología
profesor de máster enseñando conceptos tecnológicos
Quieres darle una vuelta a tu vida profesional
Si quieres redirigir tu carrera y entrar pisando fuerte al ámbito tecnológico, el bootcamp te ayudará a dar un giro acelerado. Ponte el cinturón y agárrate fuerte, durante las 18 semanas del bootcamp adquieres los conocimientos de forma intensiva en un ámbito de pleno crecimiento: Data.

Quieres level up

Quieres quedarte en tu área o sector pero sientes la inquietud de seguir aprendiendo y explorar nuevos retos. Es hora de darle buen boost a tu perfil profesional y alinearlo con las nuevas tendencias tecnológicas. Las empresas cada vez utilizan más datos y necesitan expertos. Especialízate en la ciencia de datos y afila tu perfil profesional.


Networking de asistentes a evento de tecnología en immune
Los mejores mentores
Ana Patricia García
IT Internal Control Officer
Carlos Alarcón
Cofundador y director técnico
Layla Scheli
Analista de BI, Big Data y Data Science
Elena Santos
IT Risk Audit
Manuel Lopez Pavón
Estadístico
Beatriz Blanco Pérez
Head of the Data Production Team
Paul Kuhle
CTO Collisio Technologies
Leon Beleña
Senior Data Scientist & Associate Professor
*Siempre estamos en la búsqueda de los mejores profesionales disponibles del sector, es por eso que puede haber variaciones de una convocatoria a otra.
Proceso de admisión
Nuestros alumnos se caracterizan por su pasión por la tecnología. El proceso de admisión se centra en quién eres, cómo piensas, qué has logrado y compartir tus metas.

El objetivo es conocerte mejor, identificar aquello que te hace único y asegurarnos que el modelo educativo de IMMUNE encaja con tu perfil.
1.
Solicitud de admisión
2.
Entrevista personal
3.
Tribunal
4.
Matrícula
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.

Por favor, utiliza el mismo correo electrónico a lo largo de todo el proceso.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Entrevista con el equipo de talento y académico
3. OK del profesor y tribunal académico
¡Ya estás dentro!

¡Te resolvemos todas las dudas!

¿Existe un servicio de empleo y orientación profesional?
Sí, disponemos de un área de empleabilidad que a través de nuestro programa Talent Hub se encarga de potenciar el acceso al mercado laboral de nuestros alumnos. Dentro de los servicios que ofrecemos encontrarás, recursos para tu búsqueda y preparación de entrevistas, test de inglés, revisión de currículum y/o Linkedin, preparación de entrevistas y elevator pitch, y acceso a nuestra exclusiva bolsa de prácticas y empleo.
¿Tenéis becas?
Sí, disponemos de becas o ayudas al estudio así como métodos de financiación en función del perfil de los alumnos. Consulta nuestras opciones de becas y financiación.
¿Necesito tener conocimientos o experiencia previa?
No es necesario tener conocimientos previos ya que todos los máster parten desde 0. Sí es recomendable conocimientos a nivel usuario y predisposición hacia la tecnología*

*Para la realización del máster en ciberseguridad con éxito es necesario que el alumno adquiera previamente los siguientes conocimientos. Se habilitará un pre programa obligatorio para aquellos alumnos que no acrediten estas competencias:
Administración básica de informática en Windows y Linux.
Capacidad de instalación y configuración de programas y herramientas.
Soltura en el manejo de la línea de comando.
Conocimiento de conceptos básicos sobre códigos binarios y hexadecimales, código ASCII y Base64, manejo de archivos de texto y archivos binarios.
Configuración y manejo de máquinas virtuales.
¿Cuáles son los requisitos de admisión?
No es necesario acreditar formación mínima para la admisión, únicamente deberás pasar un proceso de admisión que consiste en una valoración curricular y entrevista personal con nuestro área de admisiones.
¿Qué características tiene que tener mi ordenador?
Es necesario que tengas acceso a un ordenador portátil que cuente con cámara, micrófono y con unos requisitos mínimos de 8 gigas de memoria RAM y procesador i5.
¿Están incluídas las herramientas dentro del coste del programa?
Las herramientas que se utilizan a lo largo del Máster tienen licencia de uso gratuito, en algunos casos porque utilizamos licencias educativas y en otros porque se trata de software libre.
¿Qué es el Capstone?
Es el proyecto final donde se debe aplicar y consolidar todo lo aprendido en el máster. La presentación final de este proyecto se realiza ante un tribunal compuesto por profesionales de empresas del sector y constituye una oportunidad única para que el alumno demuestre sus conocimientos ante potenciales empleadores y realice networking.
Solicita más información sobre el programa de Máster en Data Science Online
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