Presentación

Maximiza tu potencial profesional estudiando un programa que te ayude a posicionarte como directivo en el área de la ciencia de datos”

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El programa aborda, desde una perspectiva técnica y de negocio, la ciencia del dato, ofreciendo todos los conocimientos necesarios para la extracción del conocimiento oculto en ellos. De esta forma, los ingenieros informáticos, o con alguna carrera afín, interesados en esta área podrán analizar con detalles los distintos algoritmos, plataformas y herramientas más actuales para la exploración, visualización, manipulación, procesamiento y análisis de los datos. Todo lo anterior, complementado con el desarrollo de habilidades empresariales, necesarias para alcanzar un perfil a nivel ejecutivo capaz de tomar decisiones claves en una empresa. Los nuevos conocimientos multidisciplinares que alcanzará el alumno tras finalizar el programa, le ayudarán a posicionarse como Data Science Officer (DSO) en empresas de todos los tamaños.

Análogamente, el abordaje del análisis del dato desde ambas perspectivas hace de este programa una capacitación actualizada y perfecta para cubrir todas las necesidades relativas al tratamiento de la información para su posterior transformación en un activo fundamental para cualquier organización.  

Al principio, el programa tratará la importancia de la utilización de un buen sistema de análisis en la empresa, donde cada departamento puede resultar beneficiado. Asimismo, se desarrollará un conocimiento especializado enfocado en la tipología y ciclo de vida de los recursos disponibles, para ello se instruirá al estudiante en un conocimiento básico sobre estadística.  

A medida que se avance en el programa, se indagará en aquellos modelos que presentan una mayor versatilidad y adaptabilidad para el análisis de series temporales como la de los modelos asociados a series económicas. Casi para finalizar el programa, se brindará una gran variedad de casos de usos e implementaciones de inteligencia artificial y ciencia del dato en el mundo actual.  

Con el programa del Máster Título Propio, los ingenieros informáticos serán capaces de especializarse en Data Science, convirtiéndose en la oportunidad perfecta para potenciar su carrera profesional hacia un puesto gerencial o de importancia en el departamento en el que ejerza sus funciones. Todo esto, será tangible gracias a un programa 100% online, que se adapta a las necesidades diarias de los estudiantes, solo será necesario contar con un dispositivo con conexión a internet para empezar a trabajar por un perfil profesional completo y con proyección internacional. 

Si estás buscando un programa que te permite aumentar tus capacidades y posicionarte como Data Science Officer entonces bienvenido, en TECH has encontrado tu lugar” 

Este Máster Título Propio en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas de la capacitación son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería enfocada en el análisis del dato
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Prepárate para tomar decisiones con valor científico e implementar estrategias que mejoren las funciones de los departamentos de una empresa” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.   

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.   

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del programa. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos, con gran experiencia en Data Science Management (DSO, Data Science Officer).

Potencia tu carrera determinando la creación de cuadros de mando y KPI’s en función del departamento trabajado"

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Desarrolla el conocimiento especializado relacionado con la gestión y manipulación de datos para procesos de Ciencia de Datos. Así te convertirás en un DSO de éxito”

Objetivos

Al encontrarnos en la era del dato, es importante comprender todas las implicaciones tecnológicas que conlleva la aparición de estos nuevos sistemas. Por esta razón, los ingenieros informáticos interesados en alcanzar cargos de alta dirección profesional, deben contar con todos los conocimientos adecuados para lograr maximizar el procesamiento de los datos, no solo desde una perspectiva técnica sino también empresarial. Pensando en esto, TECH Universidad Tecnológica ha ideado un programa centrado en el estudio de las diferentes técnicas, tecnologías y fases necesarias para la analítica del dato y la extracción de conocimiento y valor, desde una visión disruptiva, completa y actualizada.

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Tu futuro empieza aquí. Capacítate como especialista en análisis de datos y posiciónate como directivo senior”

Objetivos generales

  • Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa  
  • Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento  
  • Generar conocimiento especializado para seleccionar la herramienta adecuada  
  • Proponer técnicas y objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento

Objetivos específicos

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial

  • Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad  
  • Examinar campañas de marketing y comunicación efectivas  
  • Determinar la creación de cuadros de mando y KPI´s en función del departamento  
  • Generar conocimiento especializado para desarrollar análisis predictivos  
  • Proponer planes de negocio y de fidelización basados en estudios de mercado  
  • Desarrollar la capacidad de escuchar al cliente  
  • Aplicar conocimientos estadísticos, cuantitativos y técnicos en situaciones reales 

Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos

  • Realizar un análisis de datos 
  • Unificar datos diversos: lograr la consistencia de la información 
  • Producir información relevante, eficaz para la toma de decisiones 
  • Determinar las mejores prácticas para la gestión del dato según su tipología y usos 
  • Establecer políticas de acceso y reutilización de los datos 
  • Garantizar la seguridad y disponibilidad: disponibilidad, integridad y confidencialidad de la información 
  • Examinar las herramientas para la gestión del dato mediante lenguajes de programación 

Módulo 3. Dispositivos y plataformas IoT como base para la ciencia de datos

  • Identificar qué es IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things) 
  • Examinar el consorcio de Internet Industrial 
  • Analizar qué es la arquitectura de referencia del IoT  
  • Abordar los sensores y dispositivos IoT y su clasificación  
  • Identificar los protocolos y tecnologías de comunicaciones empleadas en IoT 
  • Examinar las distintas plataformas Cloud en IoT: propósito general, industriales, de código abierto  
  • Desarrollar los mecanismos de intercambio de datos  
  • Establecer los requisitos y estrategias de seguridad  
  • Presentar las distintas áreas de aplicación IoT e IIoT 

Módulo 4. Representación gráfica para análisis de datos 

  • Generar conocimiento especializado en representación y analítica de datos 
  • Examinar los diferentes tipos de datos agrupados 
  • Establecer las representaciones gráficas más usadas en diferentes ámbitos 
  • Determinar los principios del diseño en la visualización de datos 
  • Presentar la narrativa gráfica como herramienta 
  • Analizar las diferentes herramientas software para graficado y análisis exploratorio de datos 

Módulo 5. Herramientas de ciencia de datos

  • Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento 
  • Determinar las características principales de un Dataset, su estructura, componentes y las implicaciones de su distribución en el modelado 
  • Fundamentar la toma de decisiones realizando análisis completos previos de los datos 
  • Desarrollar habilidades para resolver casos prácticos haciendo uso de técnicas de ciencia de datos 
  • Establecer las herramientas y métodos generales más apropiados para modelar cada Dataset en función del preprocesamiento realizado 
  • Evaluar los resultados de forma analítica, comprendiendo el impacto de la estrategia escogida en las distintas métricas 
  • Demostrar capacidad crítica ante los resultados obtenidos tras aplicar métodos de preprocesamiento o modelado 

Módulo 6. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación

  • Generar conocimiento especializado sobre los estadísticos previos para cualquier análisis y evaluación de datos 
  • Desarrollar las habilidades necesarias para la identificación, preparación y transformación de datos 
  • Evaluar las distintas metodologías presentadas e identificar ventajas e inconvenientes 
  • Examinar los problemas en entornos de datos de alta dimensionalidad 
  • Desarrollar la implementación de los algoritmos empleados para el preprocesamiento de datos
  • Demostrar la capacidad de interpretar la visualización de los datos para un análisis descriptivo 
  • Desarrollar conocimiento avanzado sobre las diferentes técnicas de preparación de datos existentes para la limpieza, normalización y transformación de datos 

Módulo 7. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos

  • Analizar las series temporales 
  • Desarrollar la formulación y las propiedades básicas de los modelos univariantes de series temporales 
  • Examinar la metodología de modelización y predicción de series temporales reales 
  • Determinar los modelos univariantes incluyendo atípicos 
  • Aplicar modelos de regresión dinámica y aplicar la metodología de la construcción de dichos modelos a partir de series observadas 
  • Abordar el análisis espectral de series temporales univariantes, así como los aspectos fundamentales relacionados con la inferencia basada en el periodograma y su interpretación 
  • Estimar la probabilidad y la tendencia de una serie temporal para un horizonte temporal establecido 

Módulo 8. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes 

  • Analizar el paso de información a conocimiento 
  • Desarrollar los diferentes tipos de técnicas de aprendizaje automático 
  • Examinar las métricas y puntuaciones para cuantificar la calidad de los modelos 
  • Implementar los distintos algoritmos de aprendizaje automático 
  • Identificar los modelos de razonamiento probabilístico 
  • Asentar las bases del aprendizaje profundo 
  • Evidenciar las competencias adquiridas para comprender los diferentes algoritmos de aprendizaje automático 

Módulo 9. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos 

  • Determinar los requisitos de los sistemas de uso masivo de datos 
  • Examinar diferentes modelos de datos y analizar las bases de datos 
  • Analizar las funcionalidades clave para los sistemas distribuidos y su importancia en diferentes tipos de sistemas 
  • Evaluar qué aplicaciones de uso extendido utilizan los fundamentos de los sistemas distribuidos para diseñar sus sistemas 
  • Analizar el modo en el que las bases de datos almacenan y recuperan información 
  • Concretar los diferentes modelos de replicado y los problemas asociados 
  • Desarrollar las formas de particionado y las transacciones distribuidas 
  • Determinar los sistemas por lotes y los sistemas en (casi) tiempo real 

Módulo 10. Aplicación práctica de la ciencia de datos en sectores de actividad empresarial 

  • Analizar el estado del arte de la Inteligencia Artificial (IA) y la analítica de datos 
  • Desarrollar conocimiento especializado sobre las tecnologías más utilizadas 
  • Generar una mejor comprensión de la tecnología mediante casos de uso 
  • Analizar las estrategias elegidas para seleccionar las mejores tecnologías a implementar 
  • Determinar los ámbitos de aplicación 
  • Examinar los riesgos reales y potenciales de la tecnología aplicada 
  • Proponer beneficios derivados del uso 
  • Identificar tendencias a futuro en sectores específicos 
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Logra tus objetivos y alcanza la excelencia cumpliendo con un programa que te capacitará para generar conocimiento especializado en representación y analítica de datos” 

Máster en Data Science Management (DSO, Data Science Officer).

El mundo de los negocios está en constante cambio y evolución. La gestión y el análisis de datos se han convertido en habilidades esenciales para cualquier líder empresarial que busque mantenerse a la vanguardia. Es por eso que TECH Universidad Tecnológica ha creado el Máster en Data Science Management (DSO, Data Science Officer), un programa educativo de élite diseñado para preparar a los estudiantes para liderar en la era de los datos. El Máster profundiza en la gestión de datos, análisis y visualización de datos, machine learning y big data. Los estudiantes también aprenderán sobre el liderazgo empresarial y la toma de decisiones basadas en datos, habilidades esenciales para cualquier líder empresarial moderno.

Conviertete en un líder empresarila en área de los datos de la mano de TECH.

En TECH Universidad Tecnológica, trabajamos para ofrecerte el mejor aprendizaje continuo posible, adaptado a las necesidades y demandas del mercado laboral actual. Aprenderán de profesores altamente cualificados y Experto Universitarios en el campo de la gestión de datos, y tendrán acceso a las herramientas y tecnologías más avanzadas del mercado. Así mismo, podrán aplicar sus habilidades en proyectos en el mundo real y adquirir experiencia práctica en la gestión y análisis de datos. Las clases virtuales ofrecen la flexibilidad necesaria para puedan seguir sus estudios mientras siguen trabajando y cumpliendo con sus responsabilidades personales. TECH Universidad Tecnológica ofrece un sólido apoyo y asesoramiento académico para garantizar su éxito en el programa. Con el Máster, obtendrán una educación de élite y una ventaja competitiva en el mundo empresarial actual. Prepárate para liderar en la era de los datos y toma las riendas de tu carrera hoy mismo. ¡Inscríbete en el Máster en Data Science Management de TECH Universidad Tecnológica!