La explosión de la información asociada a la digitalización ha situado en un primer plano la importancia de los datos haciendo que las empresas demanden, cada vez más, perfiles profesionales dotados de las capacidades necesarias para entender y extraer todo su valor.

Este Maestría en data science, codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra, está dirigido a profesionales de diversos campos que deseen adquirir estas competencias desde una perspectiva orientada a perfiles analistas y de gestión. En él se abordan los conceptos, técnicas y herramientas más relevantes en data science, business analytics y big data para analizar y extraer todo el valor de los datos.

Se parte de los fundamentos de la ciencia de datos, aprendiendo lo necesario para ser capaces de procesar, analizar e interpretar todo tipo de fuentes de información, hasta llegar a la analítica avanzada que incluye el uso de técnicas de inteligencia artificial, en especial las que tienen que ver con machine learning y deep learning. Se ven asimismo las tecnologías y herramientas más relevantes del panorama big data actual, siempre desde una perspectiva práctica que permita entender su utilidad y cuáles son las principales aplicaciones que se les están dando actualmente en el mundo empresarial.

Los aspectos más técnicos del programa se complementan con otros orientados a la gestión ya que, sólo entendiendo en profundidad el cambio de paradigma asociado al big data, sus posibilidades y sus retos, es posible liderar los proyectos basados en datos que hoy en día necesitan las empresas. En esta misma línea, la maestría acerca al alumno a la realidad empresarial incluyendo clases de expertos en activo que trabajan aplicando estas técnicas en diferentes sectores. Existen dos posibilidades de cursar esta formación:

• Maestría en data science en línea (incluidos los exámenes)
• Maestría data science en Madrid (presencial)

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Los alumnos que cursen esta maestría podrán acceder al Curso de Python y al Curso de R. De esta forma, repasarán los conceptos básicos de estos lenguajes de programación y podrán cursar la maestría con una base más sólida. Además, el curso está enfocado de manera práctica con ejercicios que ayuden a profundizar en los conocimientos adquiridos.

  

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Máster codesarrollado por Indra. Es el único máster de big data en español que ha recibido un premio por su planteamiento y calidad, otorgado por el diario La Razón.

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¿Buscas estudiar un master en Madrid o 100% online en data science? Los masters de IMF en el área tecnológica son los más demandados debido a su calidad y metodología y a que están orientados a desarrollar competencias y habilidades que son útiles en el futuro profesional de los estudiantes:

• El programa está muy enfocado a las aplicaciones prácticas de las distintas técnicas, métodos y herramientas.
• Se realizan numerosas prácticas utilizando herramientas del mercado que proporcionan un interface potente e intuitivo para el analista.
• A través del método del caso el alumno comprenderá el impacto de las iniciativas basadas en datos y adquirirá los conocimientos necesarios para liderar este tipo de iniciativas tanto desde el punto de vista técnico como de negocio.
• Al acabar el máster el alumno habrá trabajado con las principales soluciones y tecnologías del big data y la ciencia de datos: R, Python, Hadoop, Spark, PowerBI, Tableau, BigML, Tensorflow, Cloudera, Databricks, Microsoft Azure, Amazon AWS, Google GCP, etc.

 

  

 

Visitas a empresas y eventos

IMF Smart Education organiza a lo largo del curso académico una serie de visitas a empresas para que los alumnos de sus programas presenciales puedan poner en práctica todos los conocimientos adquiridos durante su formación. Nuestros alumnos ya han acudido a las instalaciones de Telefónica.

 

 

 

Los alumnos que se matriculen en este máster podrán acceder sin coste al "Curso de Metodologías ágiles. Scrum Master”. Esta formación online ofrece una perspectiva amplia de estas metodologías ágiles que pueden aplicarse con provecho en escenarios muy variados tanto de desarrollo de producto como de desarrollo de diferentes tipos de proyectos. El alumno aprenderá a utilizar estas metodologías que son cada vez más demandadas por las empresas ya que permiten adaptarse a un ritmo de innovación cada vez más acelerado.

Se hace un especial hincapié en Scrum, una de las metodologías ágiles más conocidas y apreciadas por su capacidad de facilitar la agilidad y al mismo tiempo reducir riesgos. Scrum supone también una revolución en la forma de trabajar ya que promueve la autonomía y responsabilidad individual, y facilita dinámicas colaborativas y eficientes dentro del equipo.

Al final del máster el alumno será capaz de:

• Extraer, procesar y analizar todo tipo de fuentes de información aplicando las técnicas de la ciencia de datos y las principales herramientas utilizadas actualmente en las empresas.
• Dominar las técnicas de la inteligencia de negocio tradicional y ampliarlas con las nuevas posibilidades ofrecidas por el big data y la inteligencia artificial.
• Detectar causas, patrones y tendencias mediante analítica predictiva basada en técnicas de machine learning.
• Diseñar experimentos y tests A/B para comprobar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
• Generar informes y cuadros de mando efectivos.
• Gestionar proyectos basados en big data y ciencia de datos manteniendo una interlocución adecuada con todos los perfiles del equipo.
• Elaborar propuestas así como impulsar y liderar iniciativas basadas en analítica avanzada en distintas áreas de negocio.
• Entender, crear y desarrollar nuevos modelos de negocio basados en el valor del dato.
• Gestionar adecuadamente el gobierno del dato con objeto de garantizar la calidad y aplicar correctamente los diferentes requisitos regulatorios (RGPD) y éticos.
• Adquirir visión y experiencia de los principales campos de aplicación y casos de uso que se están abordando en diversas áreas como marketing y CRM, banca y finanzas, operaciones, internet de las cosas (IoT), people analytics, etc.

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La metodología del máster es fundamentalmente práctica, muy orientada a las aplicaciones de las técnicas estudiadas y a la extracción del valor del dato. Lo que se busca ante todo es que, cuando el alumno complete el máster, tenga los conocimientos y habilidades necesarias para enfrentarse a los retos que se va a encontrar en el mundo de la empresa.

En la búsqueda continua por ofrecer la máxima flexibilidad al alumno, IMF Smart Education ofrece este programa en dos modalidades:

• Master Data Science y Business Analytics modalidad Online.
• Master Data Science y Business Analytics modalidad Presencial (plazas limitadas).

Con la modalidad presencial, IMF pretende acercar a los alumnos al entorno más empírico y ver de cerca la experiencia práctica de los conocimientos adquiridos. Además, estudiar este programa en modalidad presencial fomentará el networking con el resto de estudiantes y con los profesores que, en ambos casos, son profesionales en activo con puestos de responsabilidad en empresas punteras.

La metodología Student Centered con la que IMF trabaja asegura cubrir las necesidades reales de los alumnos, a través de los siguientes puntos:

• Se realizan numerosas prácticas con las herramientas y tecnologías más utilizadas en los entornos corporativos.
• Este enfoque eminentemente práctico se complementa con el uso del método del caso que permite al alumno familiarizarse con escenarios de análisis y toma de decisiones.
• En la modalidad presencial, todo esto se complementa con sesiones de trabajo colaborativo donde el alumno tendrá la oportunidad de aplicar metodologías ágiles (Scrum) a la elaboración del trabajo fin de máster. Esto proporciona al alumno experiencia con una forma de trabajar cada vez más demandada por las empresas y le facilita enormemente la creación de un buen proyecto que le sirva como carta de presentación en el mundo laboral una vez finalizado el máster. 
• Talleres prácticos en directo: Estas sesiones mensuales permiten a los participantes desarrollar el conocimiento y las competencias propuestas en el máster mediante la resolución de casos prácticos. Se realizan de manera virtual en directo, donde se podrá interactuar con docentes y compañeros potenciando el networking y el aprendizaje colaborativo.

 

Requisitos del ordenador del alumno:

• Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
• RAM: Mínimo 12 GB, recomendable 16 GB (o superior)
• Almacenamiento: Mínimo 1 TB entre unidades internas y externas.
  • Disco HDD: Mínimo 500 GB (o superior)
  • Disco SDD para el software base: No es imprescindible; sin embargo, mejora enormemente el rendimiento al tener el sistema operativo y el software base instalado sobre el mismo.
• Es necesario comprobar que se pueden utilizar cómodamente máquinas virtuales VirtualBox.

Conoce nuestra Metodología Student Centered ▸

En el máster se hace una evaluación continua, módulo a módulo. Cada módulo se evaluará mediante el desarrollo de ejercicios prácticos y, en algunos casos, de exámenes teóricos.  La obtención de la titulación correspondiente estará sujeta a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un Trabajo de Fin de Máster.