Máster en IA & Data Science

El Máster en Inteligencia Artificial & Data Science forma a los estudiantes para convertirlos en expertos científicos de datos con las competencias necesarias para implementar soluciones basadas en ellos.
El programa recorre las salidas profesionales ligadas al mundo de los datos, como la ingeniería, el análisis, la ciencia y la gestión de datos desde un enfoque práctico.
Además, cuenta con diferentes talleres que recorren la aplicación de soluciones desde la experiencia de profesionales en diferentes entornos de la industria. Dentro de su plan académico incluye las últimas tendencias en el uso de Inteligencia Artificial para tratar datos de mayor complejidad facilitando la toma de decisiones.
Las empresas están migrando a sistemas de gestión de datos robustos con el fin de reducir el impacto de las malas decisiones basando sus proyectos en el análisis de los datos que recopilan, por eso, la demanda de talento capacitado que pueda responder de manera transversal a las preguntas de las diferentes áreas de la industria crece cada vez más.

Módulo 0:

• Prework
• Data Engineering Fundamentals

Módulo I:

• Fundamentos de la programación

Módulo II:

• Bases de datos

Módulo III:

• Transformación y Modelado de datos

Módulo IV:

• Principios y técnicas de visualización

Módulo V:

• Visualización de datos avanzada

Módulo VI:

• AI Fundamentals: Machine Learning
• Data Science & AI Expert

Módulo VII:

• Estadística aplicada a la ciencia de datos

Módulo VIII:

• Advanced AI I: Machine Learning

Módulo IX:

• Advanced AI II: Deep Learning

Módulo X:

• Generative AI
• Big Data Specialist

Módulo XI:

• Data Explosion: Procesamiento distribuido en Big Data

Este máster es para ti si:
Te has graduado con un título de grado universitario o titulación equivalente.
Eres un profesional que desea adquirir habilidades en el análisis y la ciencia de datos Estudiantes que hayan culminado recientemente sus estudios de grado en diferentes áreas de conocimiento y que estén interesados en adquirir competencias en el manejo, análisis e interpretación de los datos para servir a los objetivos de negocio. Este perfil de estudiante podrá completar su proceso formativo con las prácticas profesionales asociadas al programa (12 ECTS) que pueden ser reconocibles en el caso de un perfil de ingreso senior.
No es necesario contar con conocimientos previos en programación ni contar con conocimientos en el área de análisis ni ciencia de datos, aunque la experiencia profesional previa en el manejo de datos puede potenciar la experiencia formativa.

• Extraer, procesar y analizar todo tipo de datos aplicando las técnicas y herramientas actuales.
• Construir, implementar y evaluar problemas relacionados con datos usando algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.
• Detectar causas, patrones y tendencias utilizando analítica de datos avanzada.
• Emprender, gestionar y dirigir proyectos de ciencia de datos y big data.
• Presentar datos de forma visual para obtener información valiosa para resolver un problema.