Maestría en Ciencia de Datos. Domina la gestión y análisis de datos para mejorar la toma de decisiones.

Descubra la innovadora metodología de UNIR

Nuestro método de estudio es flexible, personalizado y eficaz. Esta metodología se basa en clases online en vivo y un tutor personal para ofrecer la mejor formación.

• Clases online en vivo: hay clases programadas durante toda la semana, para que asistas a clase en el horario que mejor se acomode a tu ritmo de vida. Si no puedes asistir a una clase o te quedan dudas, puedes acceder a cualquiera de ellas en diferido y verlas cuando quieras, las veces que necesites.
• Tutor personal: el primer día te asignaremos un tutor personal. Estarás en contacto con él por teléfono y por email. Él te apoyará en tu día a día y resolverá las dudas que te puedan surgir.
• Campus Virtual: todo lo que necesitas para estudiar en UNIR está en el Campus. Las clases, los profesores, los compañeros, la biblioteca, recursos didácticos, horarios, chat, foros y mucho más.
• Recursos didácticos: tendrás acceso a distintos recursos de aprendizaje para completar tu formación, como lecturas complementarias, resúmenes con las ideas clave, masterclasses, tests de autoevaluación, etc.

Para más información sobre nuestra metodología, consulta la sección Cómo se estudia en UNIR.

Sistema de evaluación

Para conocer el nivel de logro de los objetivos generales y específicos definidos en el máster online es necesario evaluar las competencias adquiridas durante el estudio del mismo.

La evaluación del aprendizaje se efectúa teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:

• Evaluación continua: 40% (tests de evaluación, participación e implicación por parte del estudiante en foros, debates y otros medios colaborativos; y resolución de casos prácticos).
• Examen en línea final: 60%.
• Trabajo Fin de Maestría.

Para puestos de "Data Scientist" y "Business Intelligence", las empresas e instituciones buscan profesionales dinámicos que combinen conocimientos de Empresa, manejo de tecnologías Big Data y avanzadas aptitudes de análisis. Solo un perfil de estas características puede identificar, recoger, analizar, interpretar y transformar los datos en información relevante.

Algunas salidas profesionales de esta maestría son:

• Ingeniero de datos, data engineer:
• El ingeniero de datos es principalmente un desarrollador especializado en el mundo de los datos. Por tanto, sabe desenvolverse en las tecnologías y e infraestructuras adecuadas para la minería de datos y el machine learning a pequeña y gran escala. Un ingeniero de datos, por ejemplo, es capaz de desplegar y ejecutar un análisis de datos dado en diferentes entornos y situaciones.

• Arquitecto de datos, data architect:
• El arquitecto de datos tiene conocimiento de cómo las diferentes infraestructuras y tecnologías encajan entre sí. Aunque dispone de los conocimientos de un ingeniero de datos, su trabajo se centra más en el diseño y despliegue de infraestructuras para la resolución de problemas de datos y no tanto en la ejecución de técnicas concretas de análisis.

• Científico de datos, data scientist:
• El científico de datos dispone de los conocimientos propios de los ingenieros de datos y de los arquitectos de datos, de forma que es capaz de aplicar este conocimiento a la resolución de problemas específicos en un contexto de aplicación no ingenieril. Dicho de otra forma, el científico de datos es capaz de entender el dominio de aplicación en el que se realiza el análisis (que puede ser tan diverso como el estudio de los pétalos de flor, o el diseño de campañas de marketing en grandes multinacionales) y proponer técnicas de análisis de datos apropiadas para dicho contexto.

• CDO, Chief Data Officer:
• El Chief Data Officer es una figura clave que lidera el gobierno del dato y asegura que se está llevando a cabo de una manera satisfactoria. Se trata de un cargo principalmente de gestión, ya que su función es la de coordinar departamentos entre sí, conseguir presupuestos para el despliegue de tecnologías, alinear la estrategia de la empresa con la estrategia del gobierno del dato, fomentar la toma de decisiones basadas en datos, entre otras funciones.

Perfil de egreso

Tras completar la Maestría en Ciencia de Datos, los alumnos serán capaces de:

• Identificar las diferentes fases que requiere la elaboración de una buena visualización: recogida de datos, procesado y representación.
• Diseñar un método de recogida de datos que consiga mapear en datos concretos una actividad, tarea o proceso.
• Usar las técnicas y herramientas existentes de minería de datos, estadísticas y de visualización de la información.
• Diseñar y desarrollar visualizaciones interactivas, usables y elocuentes.
• Diseñar y desarrollar un sistema para el apoyo a la toma de decisiones, contemplando el proceso completo: recogida de datos, procesado y visualización.

Un claustro de prestigio

Contamos con profesores de alta excelencia académica, cada uno experto en su materia. Además, se encuentran activos profesionalmente en varias empresas, lo que les permite aportar un punto de vista más cercano al mercado laboral actual.