MÁSTER EN DATA SCIENCE & BIG DATA

Incorpórate al mundo del Big Data y prepárate para convertir los datos en oportunidades de negocio para las empresas

  667 504 662        96 115 23 32

FECHA DE INICIO
Octubre 2019

}
DURACIÓN
600 h de las cuales 300 h son lectivas

DÍAS 
Viernes y Sábado

LUGAR
Campus Valencia

ECTS
60

FECHA DE INICIO
Octubre 2019

DÍAS 
Viernes y Sábado

LUGAR
Campus Valencia

ECTS
60

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DURACIÓN
600 h de las cuales 300 h son lectivas

Postgrado en Data Science y Big Data

El tratamiento científico de los datos que genera toda actividad económica y social se convertirá en uno de los principales activos para las empresas y organizaciones en un futuro inmediato, siendo el perfil de Científico de Datos uno de los más demandados por su necesidad en todo proceso de Transformación Digital hacia la Industria 4.0 aplicable a todos los sectores.

El Máster en Data Science y Big Data de Florida Universitària es la respuesta a la necesidad que tienen las empresas e instituciones de profesionales, altamente especializados y muy bien preparados en el manejo de datos heterogéneos, que sean capaces de extraer conocimiento útil que apoye los objetivos del negocio a través del análisis de esos datos.

PROGRAMA

METODOLOGÍA

PROFESORADO

SALIDAS

¿POR QUÉ ESTUDIAR ESTE MÁSTER?

Con este Postgrado en Data Science y Big Data, aplicarás una amplia gama de conocimientos para el desarrollo de soluciones a retos empresariales.

Integrarás en tu perfil profesional el mundo
de la gestión y el del análisis de datos, para dirigir la explotación de los mismos hacia resultados que puedan ser de interés para la empresa

Utilizarás herramientas y tecnologías de fácil manejo e implementación con la formación adecuada que recibirás en el Máster

Tres itinerarios para:
– Profundizar más en la parte analítica del Máster
– Orientarse hacia la gestión de los procesos de Transformación Digital
– Focalizarse en un campo concreto de actividad.

Con este Postgrado en Data Science y Big Data, aplicarás una amplia gama de conocimientos para el desarrollo de soluciones a retos empresariales.

Integrarás en tu perfil profesional el mundo de la gestión y el del análisis de datos, para dirigir la explotación de los mismos hacia resultados que puedan ser de interés para la empresa

Tres itinerarios para:
– Profundizar más en la parte analítica del Máster
– Orientarse hacia la gestión de los procesos de Transformación Digital
– Focalizarse en un campo concreto de actividad.

Utilizarás herramientas y tecnologías de fácil manejo e implementación con la formación adecuada que recibirás en el Máster

La base estadística y matemática necesaria para cursar el Máster es la propia de Bachillerato. La incorporación de las técnicas estadísticas y matemáticas, de programación, de gestión de herramientas y el uso de librerías de aprendizaje automático es progresiva, comenzando desde los conceptos básicos

Incorpórate al mundo del Big Data Analytics

Conviértete en un experto en el manejo de las principales técnicas de:

  • Data-Mining,

  • Machine Learning

  • y Deep Learning

y su despliegue en las plataformas de Big Data más importantes del mercado: Google Cloud, Microsoft Azure y Amazon Web Services.

¿A QUIEN VA DIRIGIDO?

Personas con titulación universitaria interesadas en desarrollar su profesión como Científico de Datos, especializándose en la implementación de algoritmos de Machine Learning & Deep Learning.

Personal Técnico de cualquier área empresarial que desee aplicar el Business Intelligence directamente a su actividad actual, para dotarla de mayor valor añadido y facilitar la toma de decisiones.

Personal Directivo y Ejecutivo de Empresa que estén inmersos, o prevean estar, en procesos de Transformación Digital e interesados, desde la Ciencia de Datos, en  formar parte activa de dicho proceso.

Personas de cualquier disciplina que consideren oportuno la formación en Data Science como el complemento adecuado que les permita dar un nuevo impulso a su carrera profesional.

Programa

FUNDAMENTOS

DATA SCIENCE & BIG DATA ANALYTICS

Incorporarás las habilidades necesarias para aplicar ciencia a un set de datos, heterogéneo y de gran volumen, del que extraer conocimiento.

ESTADÍSTICA & DATA-MINING

Dominarás las principales técnicas de Minado de Datos (Data Mining), lo que te permitirá conocer la relación entre los objetivos empresariales y la Modelización, teniendo así una visión conceptual de los modelos planteados antes de pasar a su solución definitiva.

MACHINE LEARNING & DEEP LEARNING

Conocerás y seleccionarás aquellos algoritmos para la Modelización en Machine Learning que aporten la mejor solución a los modelos planteados en el proceso de Minado de Datos.
Serás capaz de entrenar y validar modelos de Aprendizaje Automático para conseguir la solución óptima que sea susceptible de pasar a producción.

ARQUITECTURA BIG DATA & IOT

Una vez desarrollado el conocimiento y habilidades necesarias para conseguir un modelo óptimo que cumpla con los objetivos planteados, tendrás la oportunidad de aprender a implementar, en las principales plataformas de Cloud Computing del mercado, un sistema de Big Data para la puesta en producción de los modelos.

EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA

Desarrollarás técnicas para transformar datos de fuentes heterogéneas (video, frecuencias, texto, redes sociales,…) en tablas simples que permitan la aplicación de las librerías de Machine Learning; e implementarás tecnología Big Data para realizar transformaciones analíticas que
dichas librerías requieran.

CONOCIMIENTO APLICADO: CASOS DE NEGOCIO

DIGITAL MARKETING (SOCIAL MEDIA ANALYSIS)

Dada una comunidad en redes sociales, aplicarás los diferentes algoritmos que te permitirán detectar aquellas cuentas que son más relevantes, de mayor influencia (influencers) y de mayor difusión, respectivamente.
Complementariamente, conocerás las técnicas de minado de texto y análisis de fotografías necesarias para completar una campaña de comunicación en redes sociales.

FINANZAS Y MERCADOS FINANCIEROS (SCORING & VAR)

Desarrollarás modelos de scoring para la gestión de la morosidad, y conocerás las técnicas para la modelación del Valor en Riesgo (VaR) en la evaluación de carteras de inversión en Mercados Financieros (MMFF).

DETECCIÓN DE ANOMALÍAS (MANTENIMIENTO Y FRAUDE)

Conocerás las técnicas que te permitirán realizar modelos para el mantenimiento predictivoprescriptivo, siendo éstas también de aplicación en múltiples campos para la detección de posibles desviaciones, fraudes, etc.

MODELOS PREDICTIVOS (INDICADORES, DEMANDA, …)

Implementarás modelos para predecir indicadores de calidad, producción, rendimiento, demanda, ventas, tendencias… aplicables a cualquier ámbito en que se requiera una predicción.

MARKETING (CUSTOMER & BASKET ANALYSIS)

Generarás modelos para determinar el comportamiento de compra de los clientes y la relación con su cesta de la compra, lo que permitirá definir, por un lado, la estrategia de comunicación a medio plazo de la compañía y por otro, acciones comerciales a corto plazo orientadas a cada cliente en concreto.

Prácticas en empresas

Florida Universitària cuenta con una serie de empresas colaboradoras en las que el alumnado que lo desee podrá hacer sus prácticas externas poniendo en valor los conocimientos adquiridos en el Máster.

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Proyecto fin de Máster

El Proyecto Fin de Máster consiste en la realización de un proyecto individual de síntesis de los conocimientos adquiridos durante el máster. Este proyecto real tendrá una ejecución similar a alguno de los casos de negocio trabajados partiendo de un set de datos.

Metodología, Software y lenguaje Utilizado

  • Progresiva: se parte de un planteamiento conceptual básico y se va incorporando la tecnología progresivamente hasta la puesta en producción de los modelos.
  • Recurrente: todo lo aprendido en el módulo de Fundamentos se repite, como proceso conceptual y de aprendizaje, en todos y cada uno de los casos de negocio del 2º módulo.

Por la metodología que se utiliza, NO es imprescindible provenir de carreras técnicas (STEM) para cursar este Máster. La Ciencia de Datos se aplica a todas las disciplinas.

Orange

R

Phyton

Google Cloud

Azure

Amazon Web Server

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Azure

Amazon Web Server

Profesorado

APRENDE CON LOS MEJORES PROFESIONALES

Florida Business School cuenta con un nutrido grupo de profesionales con acreditada experiencia en el mundo de la empresa.

MASTER CLASSES

Jane Bamford

  Directora de HAYS

Dr. Manuel Monge

  Profesor de Economía Financiera y Contabilidad en la Universidad Francisco de Vitoria (UFV), Madrid.
Investigador Principal del Reserch Group in Economics and Finance for Society en la la Universidad Francisco de Vitoria (UFV), Madrid.

Marcos Correal

  Business Development Manager Región Levante

Dr. Eduardo Garcia Magraner

 Manufacturing Manager Body & Stamping / FORD MOTOR COMPANY Almussafes Valencia

Remedios Cervantes

  CEO y fundador en R MEDIOS DIGITAL MARKETING

Jose Oliver

Managing Director – INFOPORT

Diego Sáez de Eguílaz

  CDO | Data Scientist & Machine Learning Specialist

DOCENTES

José Luis Cubero

  Data Scientist & Machine Learning Specialist | CDO at PLATHEA

Eduardo Vidal Izquierdo

  Technical Efficacy Expert at Ascenza | Biostatistician Expert | PhD Plant | Pathology | Big Data | Machine Learning

Antonio Eslava Polo

  CTO | Cloud Computing & Big Data Architect en Plathea

José Alberto Pérez Melián

 Senior Data Scientist | Machine Learning Specialist | Bioinformatician

Luis Miguel Alonso Frau

Data Scientist | Machine Learning & Deep Learning | Big Data & Analytics | Tableau | Economista

Pedro Mano Fernandes

Senior Java Developer | Big Data Engineer

Salidas profesionales

Análisis de datos

Análisis de redes sociales

Análisis de mercados

Análisis de textos para la extracción de información

Análisis avanzado de datos experimentales

Análisis de la experiencia de usuario/comprador

Diseñar estrategias de marketing

Diseño de recomendadores web

Realización de informes de futuro y previsiones

Visualización avanzada de la información

Inteligencia de negocio

Predicción de la demanda/oferta de los productos

Optimización de los procesos logísticos

Procesado de señales de audio/vídeo

Extracción de conocimiento de grandes volúmenes de datos

Desarrollo de algoritmos para el Internet de las cosas

Tratamiento analítico de la información financiera

Detección de anomalías

Detección del fraude

Tratamiento analítico de datos clínicos, biológicos,…

Florida Business School tiene suscritos convenios con entidades financieras para la financiación, en condiciones muy ventajosas, del importe total del Máster.