Antes de comenzar el Máster, nuestros alumnos completaron pre-cursos seleccionados por expertos, estableciendo una base sólida para abordar el programa con éxito. Estos pre-cursos les permitieron familiarizarse con los datos y adquirir habilidades valiosas para destacar en el campo de la Ciencia de Datos.

Introducción a Data Science proporciona una base fundamental y una visión profunda del apasionante rol de Data Scientist. Durante este módulo, los estudiantes adquirieron conocimientos esenciales sobre las herramientas y tecnologías utilizadas en el campo de la Ciencia de Datos, así como las diversas posiciones laborales en las que podrán desempeñarse al finalizar el máster.

Los alumnos han adquirido una habilidad imprescindible para destacar como científicos de datos: la programación en el lenguaje más utilizado en el mundo, Python. A través de este módulo, los estudiantes han aprendido a utilizar las numerosas librerías y frameworks disponibles en Python, lo que les permite realizar desde tareas de limpieza y extracción de datos hasta la creación de predicciones y entrenamiento de modelos de Machine Learning.

El Módulo 3, dedicado a Bases de Datos y SQL, ha sido diseñado para abordar la administración y manipulación de los abundantes datos almacenados en las empresas, organizados en colecciones de tablas conocidas como Bases de Datos relacionales. Durante este módulo, los alumnos han aprendido a manejar y extraer datos de manera avanzada mediante el uso de SQL, permitiéndoles responder a preguntas de negocio de forma eficiente. Además, se han abordado conceptos fundamentales como el funcionamiento de un Data Warehouse, un elemento crucial en la gestión de grandes volúmenes de datos en entornos empresariales.

El Módulo 4, dedicado a Matemáticas y Estadística, ha sido diseñado para que los alumnos adquieran conocimientos sólidos en estas disciplinas, ya que son fundamentales en la identificación de patrones y tendencias en los datos. A través de este módulo, han aprendido a predecir comportamientos futuros y a extraer conclusiones significativas de los datos. Además, han desarrollado habilidades para predecir y contrastar hipótesis, lo que les permite tomar decisiones fundamentadas y basadas en evidencia, identificando correlaciones entre los datos y su impacto en el entorno empresarial.

En el Módulo 5, “Visualización de Datos,” los alumnos han adquirido habilidades clave para sacar el máximo provecho de los datos mediante visualizaciones impactantes realizadas con Python o Tableau. Durante este módulo, han aprendido a crear gráficos, aplicar filtros, establecer conexiones y mucho más, con el objetivo de comunicar la información de manera clara y efectiva. Gracias a este módulo, han logrado crear sus primeros Dashboards, presentando y compartiendo insights de forma atractiva, facilitando la toma de decisiones informadas y estratégicas en el entorno empresarial.

El Módulo 6, “Machine Learning y Deep Learning,” destaca como uno de los más importantes en el programa, ya que los alumnos aprenderán a crear modelos predictivos, una de las principales funciones de un científico de datos. Durante este módulo, adquirirán habilidades fundamentales para entrenar algoritmos capaces de clasificar datos y predecir resultados con alta precisión. También explorarán técnicas de agrupamiento en conjuntos de datos no etiquetados, trabajarán con modelos de aprendizaje reforzado y se familiarizarán con diferentes algoritmos de machine learning, ampliando sus capacidades para enfrentar diversos desafíos analíticos.

Los alumnos exploraran el emocionante mundo de los grandes volúmenes de datos y las tecnologías utilizadas para llevar a cabo proyectos de Big Data. Durante este módulo, aprenderán sobre las principales tecnologías que permiten el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. También conocerán a los proveedores externos de servicios en la nube, brindándoles la capacidad de aprovechar recursos adicionales para abordar proyectos de Big Data de manera más eficiente y escalable.

Es de vital importancia, ya que los alumnos aprenderán que un científico de datos debe comprender el entorno empresarial para poder aportar un valor significativo a la empresa. Durante este módulo, se abordarán diversos casos de uso que permitirán desarroll

En el emocionante Proyecto Final de Máster, los alumnos aplicarán los conocimientos adquiridos en cada módulo para resolver un problema de negocio real. Este proyecto se desarrollará en grupos y comenzará desde el inicio del máster, finalizando con una presentación exhaustiva al concluir el programa (end to end). Utilizando la metodología SCRUM, que también se ha aprendido durante el máster, abordarán el proyecto con un enfoque ágil y colaborativo, desarrollando soluciones eficientes y efectivas. Una vez finalizado, este Proyecto Final se convertirá en un elemento crucial de su portfolio profesional, destacando su capacidad para aplicar habilidades analíticas y trabajar en equipo para resolver problemas empresariales reales. ¡Estamos seguros de que el Proyecto Final será una muestra excepcional de las habilidades y conocimientos de los graduados, y los preparará para enfrentar desafíos analíticos en cualquier industria!