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Máster Oficial en Big Data Science

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Cada vez más empresas y organizaciones requieren profesionales con conocimientos de Big Data y Ciencia de los Datos. El Máster Executive en Big Data Science es un título oficial, nace como respuesta a esa demanda: ofrece un programa técnico y específico y, a la vez, muy práctico.

El profesorado procede de diversas compañías e instituciones de prestigio, con amplia experiencia en estas herramientas. Se enseña a los alumnos cómo utilizar estas herramientas en situaciones reales y cómo aplicarlas en diversos campos.

El formato Executive, con sesiones presenciales los viernes por la tarde y sábados por la mañana, facilita compaginar el desempeño profesional con la asistencia a clase, y fomentar el networking entre profesionales y empresas.

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Microcursos

El Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial ofrece los siguientes cursos de formación superior:

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Herramientas de Gestión de Datos (6 ECTS)

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microcursos_Gestión de Datos con R

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Técnicas de Ciencias de Datos (8 ECTS)

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La necesidad de que los profesionales de cualquier disciplina lleguen al mercado laboral, incluida la investigación, con conocimientos y habilidades en el manejo de datos para la creación de valor se ha vuelto cada vez más relevante. Por lo que se ofrece este programa para permitir que profesionales de todas las titulaciones, incluso los que provienen de áreas claramente relacionadas como matemáticas y estadística, se actualicen y ganen algún grado en el uso de las principales metodologías y herramientas disponibles en el mercado para resolver problemas asociados a la gestión y análisis  de datos.

Este programa se enmarca en la normativa de enseñanzas propias de la Universidad de Navarra de 4 de septiembre de 2017. Por la cual estos programas se realizan en la modalidad online bajo la tipología de Curso de Formación Superior.

Gestión de datos con Python

Gestión de datos con R

Hojas de cálculo para el análisis de datos

2 ECTS

2 ECTS

2 ECTS

Instalación del entorno de trabajo

Instalación del entorno de trabajo

Fórmulas

Lectura de ficheros de datos en diferentes formatos

Lectura de ficheros de datos en diferentes formatos

Limpieza de datos

Manipulación de datos: numpy y pandas

Manipulación de datos

Tablas dinámicas, macros

Operaciones matemáticas

Presentación de resultados: Rmarkdown y Shiny

Cuadros de mando

Web Scraping

Web Scraping

Web Scraping

 

Estadística de la ciencia de los datos

Machine learning

Visualización

Análisis de redes sociales

2 ECTS

2 ECTS

2 ECTS

2 ECTS

Conceptos básicos de probabilidad y distribuciones estadísticas más utilizadas

Terminología

Software de uso: PowerBI, Google Data, Studio

Extracción de datos y estadística descriptiva

Contrastes paramétricos para dos poblaciones

Métodos supervisados: Árboles de  decisión, Random Forest, Selección de variables, redes neuronales

Tipos gráficos y su uso: mapas de calor, sectores y barras

Detección de segmentos y comunidades

Contrastes no paramétricos para dos poblaciones

Modelos no supervisados: k-means, kNN, LDA, redes neuronales, reglas de asociación

Cuadros de mandos

Detección de viralidad

ANOVA y pruebas no paramétricas

 

 

Análisis de sentimiento

Regresión lineal simple y múltiple logística

 

 

 

 

Los cursos se impartirán de manera sincrónica online. Cada curso tendrá una duración de 3 semanas, con clases teórico-prácticas de 2 horas de duración y a continuación una hora de tutoría. Se adjunta un cuadro con el desglose de las horas de estudio del alumno.

Actividad

Nota

Clases síncronas (h)

Tutorías síncronas (h)

Trabajo independiente (h)

Sesión 1

15

2

 

4

Sesión 2

15

2

1

4

Sesión 3

15

2

1

4

Sesión 4

15

2

1

4

Sesión 5

15

2

1

4

Trabajo final

25

 

 

16

Total

100

10

4

36

 

Todas las sesiones de explicación serán realizadas en la aplicación Zoom y grabadas y disponibles a los alumnos.

Como material complementario se usarán artículos científicos o vídeos de divulgación científica tanto teórica como aplicada.

La evaluación se hará después de cada sesión con un trabajo de implementación de los conocimientos adquiridos que equivale cada uno al 15% de la nota final. Y un trabajo final equivalente al 25% de la nota final.

Estudiantes universitarios o de máster interesados en abordar el área de la Ciencia de Datos con conocimientos básicos de uso de ordenadores y hojas de cálculo.

Deben tener un ordenador de preferencia PC Windows, con capacidad para instalar los programas de ordenador R y Python.

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Programas a medida

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Programas in Company

Programación de cursos, talleres y seminarios a medida para empresas, grupos de investigación, servicios o centros que busquen la actualización y especialización sobre temas de análisis de datos relacionados con las necesidades reales.

También cabe la posibilidad de diseñar cursos de iniciación o especialización en software.

Ejemplos de cursos ya impartidos:

• Taller específico en el diseño y validación de encuestas para personas de una unidad de calidad de un hospital.

• Curso para un servicio de un hospital centrado en análisis de supervivencia y cálculo del tamaño de muestra.

• Taller de iniciación en el software R.

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Otros programas

La inteligencia artificial tiene el poder de transformar las empresas globales al ofrecer nuevas fuentes de ventaja y modelos de negocio innovadores. Al mismo tiempo, desata la interrupción que determinará qué jugadores finalmente capturarán valor. El IESE Business School ofrece a directivos el programa enfocado "Artificial Intelligence for Executives" donde se podrá descubrir el poder de la Inteligencia Artificial como catalizador de innovación, crecimiento y ventaja competitiva.

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