Máster universitario en métodos analíticos para datos masivos big data
Ciencia de los datos chalmers
La misión de UNIR es la formación integral de los estudiantes en las habilidades, competencias y conocimientos necesarios para destacar en la sociedad actual. UNIR se compromete a satisfacer las necesidades y expectativas de … Leer más
La misión de UNIR es la formación integral de los estudiantes en las habilidades, competencias y conocimientos necesarios para sobresalir en la sociedad actual. La UNIR se compromete a satisfacer las necesidades y expectativas de nuestros grupos de interés -estudiantes, profesorado docente e investigador, personal administrativo, administraciones públicas y sociedad en general- mediante una enseñanza de calidad que busca la mejora continua y la excelencia.
Maestro de la ciencia de los datos
Con la revolución digital, la ciencia de los datos y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en una parte importante de nuestras vidas y de la sociedad en su conjunto. Además, las tecnologías que están surgiendo rápidamente para procesar datos a gran escala y el aprendizaje automático están creando una gran cantidad de oportunidades en las que la toma de decisiones automatizada se está convirtiendo en una realidad. Los científicos de datos cualificados y los ingenieros de IA están muy solicitados en todas partes. Con una base sólida en el aprendizaje automático, tendrás un amplio abanico de oportunidades profesionales.
La ciencia de los datos es un campo altamente interdisciplinar que se ocupa de cómo extraer conocimiento útil de los datos, para una comprensión más profunda y para apoyar la toma de decisiones. Se basa en una combinación de métodos estadísticos y de aprendizaje automático, junto con técnicas y algoritmos informáticos para manejar datos a gran escala. Algunos ejemplos de áreas de aplicación son la biología y otras ciencias, la sanidad, los negocios, las finanzas y diferentes tipos de datos de Internet. Los métodos computacionales abarcan desde algoritmos para recopilar y manejar datos a gran escala, métodos estadísticos como la modelización bayesiana, hasta técnicas de aprendizaje automático como las redes neuronales profundas.
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Obtener un máster en análisis de datos de una de las mejores escuelas de ciencia de datos es una gran manera de obtener las habilidades y la experiencia que necesita para sobresalir en este campo competitivo y dar a su empleador una ventaja sobre la competencia.
El análisis de los datos tiene sus raíces en la estadística, que en sí misma tiene su origen en una larga historia en el período de la construcción de pirámides en Egipto. En otras formas de análisis, aunque todavía tempranas, el análisis de datos puede verse en los censos, la fiscalidad y otras funciones gubernamentales en todo el mundo.
Hoy en día, los analistas de datos pueden encontrarse en una amplia variedad de industrias, utilizando lenguajes de programación y estadísticas para extraer, clasificar y presentar datos de diversas maneras, en beneficio de la organización, las personas y/o la empresa.
Aunque muchas universidades ofrecen una mezcla de clases nocturnas, fines de semana y en línea, algunos de los programas mencionados aquí todavía requieren que estés presente en el campus para completar tu maestría en ciencia de datos.
La obtención de un máster en análisis de datos es una buena opción para los profesionales con experiencia en STEM interesados en aprender a recopilar, organizar y analizar datos dentro o fuera de un contexto empresarial.
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El programa proporciona un conjunto único de competencias interdisciplinarias, incluyendo conocimientos y habilidades matemáticas y técnicas en la exploración, evaluación, análisis y uso de herramientas y técnicas de big data. Estas competencias ayudan a comprender la arquitectura de las empresas y la conexión entre el negocio y las TI, permitiendo así una gestión más eficaz de las empresas mediante el uso de las nuevas tecnologías de big data. El programa también tiene como objetivo crear habilidades de gestión en la implementación de sistemas de big data y servicios de big data, así como habilidades de investigación en el análisis de big data, la modelización predictiva, la previsión, la minería de datos, el análisis empresarial y la modelización matemática en economía.
La reputación líder del programa está respaldada por un entorno de aprendizaje en inglés, la integración internacional, la orientación práctica de los cursos, así como el prestigio y la competitividad de la profesión para la que se forman los estudiantes.
El plan de estudios se compone de asignaturas troncales y optativas que pueden elegirse en función de las competencias iniciales individuales del estudiante y del cumplimiento de los requisitos previos del curso. Las asignaturas de otros programas de máster (impartidos en inglés) también pueden incluirse en el plan de estudios individual.