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Toma decisiones más precisas y eficaces basándote en datos con la Maestría en Ciencia de Datos

Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos (Visual Analytics and Big Data)

La Maestría en Ciencia de Datos virtual te formará como un profesional del Big Data con un alto dominio en cuatro aspectos clave:

  • Infraestructuras para el almacenamiento y procesamiento distribuido del dato.
  • Minería de datos para aplicar métodos de inteligencia artifical, aprendizaje automático y estadítica sobre grandes volúmenes de datos.
  • Visualización interactiva de datos con el fin de mostrar resultados.
  • Aplicaciones en empresas con nociones sobre el gobierno del dato y la toma de decisiones.

Un claustro profesional experto te guiará en tu formación y te ayudará a especializarte en el uso de las herramientas y lenguajes más demandados por el mercado, tales como Python, R, Spark, Hadoop, MongoDB, Cassandra, Neo4J, Redis, Power BI, Qlik Sense, Tableau, entre otros.

 

Conoce más sobre las herramientas que utilizarás.

Esta Maestría en análisis de datos profundiza en las tecnologías más vanguardistas de la Ciencia de Datos y Machine Learning para prepararte en uno de los perfiles profesionales con mayor salida laboral en 2020, según el 2020 Emerging Jobs Report de LinkedIn.

Para poder acceder a esta maestría es necesario contar con un Grado o Licenciatura y ser capaz de leer e interpretar correctamente código fuente.

Duración

1 año académico

Créditos

60 ECTS

Metodología

100% online con exámenes presenciales

Prácticas

180 horas de prácticas externas (6 ECTS)

Descargar el folleto informativo Archivo .pdf

Títulos con Calidad Europea

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Una metodología virtual diseñada para garantizar una formación de calidad

UNIR pone a tu disposición un modelo pedagógico innovador que ha convertido la universidad en un referente de la educación virtual. Tomamos en cuenta el estilo de vida y las necesidades de cada alumno para ofrecerte un plan de estudios adaptado y personalizado que te permita alcanzar un alto nivel de aprendizaje. Esto se consigue mediante las clases virtuales en vivo y en diferido, un tutor personal, una gran variedad de recursos de aprendizaje y un sistema de evaluación continua.

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