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Máster en Ciencia de Datos *

Desarrolla soluciones de inteligencia artificial de última generación

* Titulación en proceso de verificación por organismo acreditador

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Impulsa tu carrera hacia el futuro y conviértete en un experto en una de las profesiones más demandadas

La ciencia de datos es una disciplina que ha ganado gran relevancia en la última década debido a la enorme cantidad de información que se produce y al valor que esta puede aportar a las empresas y organizaciones. El Máster en Ciencia de Datos que ofrecemos es una excelente opción para aquellos que desean formarse en este área, y estar a la vanguardia en la creación de modelos de aprendizaje basados de datos, y en el análisis y visualización de información. Esta disciplina necesita de profesionales cualificados y actualmente es una de las más demandadas en el mercado laboral.

Nuestro máster se imparte por un equipo de profesores altamente cualificados, con experiencia en la industria y la academia, y que están comprometidos en proporcionar una formación de calidad a nuestros estudiantes. Además, nuestro enfoque en la práctica hace que los estudiantes apliquen lo que aprenden en proyectos reales, permitiéndoles adquirir experiencia en el uso de herramientas y tecnologías de vanguardia en el campo de la inteligencia artificial. Esto les permitirá estar preparados para trabajar en cualquier entorno, desde startups hasta empresas internacionales, en multitud de sectores: finanzas, salud, comercio electrónico, industria automotriz y aeronáutica, manufactura y producción, transporte, logística, seguros, educación, energía, medio ambiente, entretenimiento, construcción, deportes, publicidad, marketing, ciberseguridad e investigación científica y académica.

Este exclusivo programa tiene una clara orientación profesional, y es un complemento idóneo para los profesionales del sector tecnológico: graduados universitarios en Matemáticas, Física e Ingenierías (informática, tecnologías industriales, mecánica, automoción, telecomunicaciones, electrónica industrial y automática, aeroespacial, diseño industrial y desarrollo de producto, bioinformática, biotecnología, biomédica, software, computadores, multimedia).

Solicita tu Admisión

Doble modalidad En presencial y online

La Universidad Nebrija organizó por tercer año consecutivo un evento TEDx, que tuvo lugar el 24 de marzo en el Campus de Madrid-Princesa y que se enmarcó en el año del V Centenario de Antonio de Nebrija. Bajo el título Alphas: el algoritmo inexpugnable, TEDxUNebrija reivindicó la validez del humanismo en el mundo actual y reflexiona sobre lo que hay de único en el ser humano como forma de sobrevivir a la expansión de las máquinas.

TITULACIÓN Máster Universitario

CAMPUS Politécnica y Ciencias Sociales en Madrid-Princesa

MODALIDAD A distancia

IDIOMA Español

DURACIÓN 1 años

CUADRO
RESUMEN ver +

Cuadro Resumen

Perfil del alumno: El perfil de ingreso de este Máster Universitario en Ciencia de Datos, queda definido del siguiente modo:
- Titulados en Ingeniería, principalmente los titulados en Grados de Ingeniería Informática o sus equivalentes en las titulaciones del sistema precedente (Ingenieros Técnicos en Informática de Gestión, Ingenieros Técnicos en Informática de Sistemas e Ingenieros en Informática) y titulaciones afines de la rama de la Informática, como por ejemplo, los Grados en Sistemas de Información, Ingeniería del Software o en Ingeniería de Computadores.
- Titulados en disciplinas cuantitativas (Matemáticas, Física, Estadística).

Titulación oficial:Máster Universitario en Ciencia de Datos

Centro responsable:Escuela Politécnica Superior

Oferta de plazas: 100 online

Total Créditos 60 créditos.
Mínimo 12 ECTS y máximo 60 ECTS por matrícula y periodo lectivo

Curso académico en que se implantó: 2023 - 2024

Duración: 1 año. De octubre a junio

Tipo de Enseñanza: A distancia

Normativa Académica: Reglamento General del Estudiante. Reconocimiento y transferencia de créditos. Reglamento de participación de los alumnos. Procedimientos comunes para la realización del TFG / TFM

Servicios de la Universidad: [+info]

Sistema de Garantía Interna de Calidad Responsables del sistema Incidencias, sugerencias y reclamaciones Informe de inserción laboral y valoración de formación recibida

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Prepárate para liderar la innovación digital

ALTA ORIENTACIÓN PRÁCTICA

El máster de Ciencia de Datos ofrece un valor añadido excepcional al combinar de manera rigurosa fundamentos teóricos con una fuerte orientación práctica. El aprendizaje está basado en proyectos y en la resolución de problemas reales.

PROFESORADO

Disponemos de un equipo docente altamente cualificado compuesto por expertos en Ciencia de Datos, la mayoría de ellos doctores con experiencia investigadora y académica, que actualmente están liderando equipos de científicos de datos en empresas reconocidas de nuestro entorno. Esto nos asegura una educación de calidad, centrada en ofrecer soluciones reales a problemas de nuestro entorno empresarial.

TRANSVERSALIDAD

El máster está orientado a todo tipo de perfiles, tanto técnicos, como de negocio. Uno de los requisitos más importantes es asegurar que el alumno tenga un alto interés e inquietud en la importancia en poner los datos en valor. Se requiere que los alumnos tengan unos conocimientos mínimos de matemáticas y programación. Será nuestra labor combinarlos adecuadamente para que los estudiantes adquieren un conjunto de habilidades únicas y altamente demandadas en el mercado laboral actual.

FORMATO HÍBRIDO

Las actividades formativas y el contenido de las materias están concebidas para que el máster se pueda impartir de manera híbrida. Tanto a alumnos que deseen cursar el máster de manera presencial, como a alumnos que desean conectar de manera remota.

Plan de Estudios

El estudiante debe cursar 60 créditos

Primer Semestre 30 ECTS

3 ECTS | Modelos matemáticos de aprendizaje automático
6 ECTS | Lenguajes de programación para ciencia de datos
6 ECTS | Análisis exploratorio de datos
3 ECTS | Gestión y almacenamiento de datos
6 ECTS | Aprendizaje automático supervisado
3 ECTS | Aprendizaje automático no supervisado
3 ECTS | Aplicaciones de aprendizaje automático en casos reales

Segundo Semestre 30 ECTS

6 ECTS | Modelos matemáticos de redes neuronales
3 ECTS | Redes neuronales y Aprendizaje profundo
3 ECTS | Procesamiento del lenguaje natural e imágenes
3 ECTS | Sistemas de recomendación
3 ECTS | Aplicaciones de redes neuronales en casos reales
6 ECTS | Prácticas Académicas Externas
6 ECTS | Trabajo Fin de Máster

Profesores

Profesores Professors	Porcentaje de Doctores Percentage of PhD holders
7	66%

Javier Sánchez Sierra Director del Máster en Ciencia de datos
Profesor de Gestión de proyectos Director of the Master's Degree in Dta Science
Professor of Project management

Alberto Martín Izquierdo ING
Profesor de Matemáticas aplicadas a ciencia de datos ING
Professor of Mathematics applied to data science

Angel Leon Collado Intrum
Profesor de Análisis exploratorio de datos Intrum
Professor of Exploratory data analysis

Carlos Guerrero Rodríguez El Corte Inglés
Profesor de Bases de datos El Corte Inglés
Professor of Databases

Eduardo Fernandez Carrion Seguros Santa Lucia
Profesor de Aprendizaje automático II Seguros Santa Lucia
Professor of Machine Learning II

Jose Luis Herrera Conejero Profesor de Redes Neuronales y aprendizaje profundo Professor of Neural networks and deep learning

Competencias

C1: Diseñar las diferentes fases del ciclo de desarrollo de un proyecto de ciencia de datos, y establecer las tareas necesarias y los perfiles técnicos que han de formar parte del equipo.
C2: Aplicar los conocimientos, habilidades y competencias adquiridas en el Máster para desarrollar, exponer y defender públicamente ante un tribunal, un trabajo individual en el área de Ciencia de Datos.
C3: Identificar y evaluar qué datos del producto/proceso/servicio pueden aportar valor al negocio. Identificar qué datos del producto/proceso/servicio pueden ser recolectados, con el fin de detectar qué mejoras y beneficios puede aportar el tratamiento de estos al negocio.
C4: Implementar en un entorno profesional, los conocimientos, habilidades y competencias adquiridas en las asignaturas del Máster.
C5: Validar modelos de aprendizaje utilizando conjuntos de datos que incluyan características y variables objetivo que sean acordes al problema a resolver. Diseñar y crear conjuntos de datos que incluyan características y variables objetivo que sean acordes al problema a resolver.
C6: Diseñar e implementar mecanismos para la captura de datos de diferentes fuentes (web, repositorios, aplicaciones) utilizando mecanismos diversos: queries, API, scrapping, etc.
C7: Actuar con los principios éticos y legales necesarios para una correcta manipulación de datos y aplicación de modelos, según el ámbito de cada aplicación.
C8: Valorar el flujo de datos y determinar la infraestructura necesaria para el despliegue automático de los modelos en producción.
C9: Evaluar las técnicas de optimización para maximizar o minimizar funciones, que son fundamentales en la modelización de problemas y en el aprendizaje automático.

Estudio a Distancia

Reconocimientos a Global Campus Nebrija

Máxima puntuación en enseñanza online – Ranking QS Stars Premio Magisterio por la modalidad de Presencialidad Híbrida Blackboard Catalyst Award , en la categoría "leading change" Blackboard Catalyst Award por el modelo educativo Presencialidad Híbrida Buena Práctica de Metodología según la Cátedra UNESCO Blackboard Caso de Éxito por la Presencialidad Híbrida Premio Excelencia Educativa como Mejor Universidad Online – Fundación Mundo Ciudad 6º Mejor Blog de eLearning para España y LATAM

Admisión

Requisitos de acceso

Los interesados en estudiar y obtener el título de Máster Universitario en Ciencia de Datos por la Universidad Nebrija deberán cumplir con los requisitos que impone la legislación vigente, siendo el perfil de ingreso requerido el de graduado universitario o equivalente en Matemáticas, Física, Ingenierías (informática, tecnologías industriales, mecánica, automoción, telecomunicaciones, electrónica industrial y automática, aeroespacial, diseño industrial y desarrollo de producto, bioinformática, biotecnología, biomédica, software, computadores, multimedia).

Pruebas de admisión

A efectos de pre-admisión y admisión, la evaluación del candidato se efectuará de 0 a 10 puntos teniendo en cuenta los siguientes criterios y porcentajes:

Expediente académico [50%]: Se valorarán las calificaciones alcanzadas por el candidato en sus estudios previos.
Entrevista personal estructurada [30%]: Se valorará la idoneidad del candidato en virtud de su experiencia, conocimientos, competencias técnicas y profesionales requeridas para el seguimiento con éxito de los estudios que pretende realizar. También se valorará su motivación y actitudes, así como otros aspectos personales que contribuyan a su adecuado ajuste a los estudios elegidos. La entrevista se realizará en español, ya que es el idioma en el que se impartan los estudios.
Documento de presentación del candidato [20%]: En un documento elaborado personalmente, el candidato expondrá su motivación e interés por los estudios solicitados, así como cualquier otra circunstancia personal que considere relevante para el proceso de selección.

El proceso de admisión se llevará a cabo por el departamento de desarrollo Universitario (DDU) de la Universidad, que cuenta con asesores universitarios que dan soporte a los candidatos durante el proceso de admisión. La entrevista personal será realizada por el director del Programa.

En el caso de que la lengua materna del candidato no sea el español, deberá acreditar un nivel equivalente a un nivel B2 (Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas, MCER). de español, mediante cualquier certificado acreditado.

Los criterios de admisión deben valorarse dentro de una estrategia global dirigida a conocer las características de los aspirantes, con el objeto de determinar si el candidato posee la suficiente motivación, así como la formación y conocimientos, habilidades, aptitudes, destrezas de comunicación, actividades extracurriculares e intereses de futuro necesarias para ser admitido como candidato en los planes de estudios de la Universidad Nebrija.

Tu Máster en Ciencia de Datos

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Visita al Campus de la Politécnica y Ciencias Sociales en Madrid-Princesa

Matemáticas y Física en la era digital

Sesión donde se abordaron los retos y oportunidades de matemáticos y físicos en la era digital, de interdisciplinariedad, de innovación y tecnología, así como de los grados en Matemáticas Aplicadas y en Física Aplicada (y su doble) que pone en marcha Escuela Politécnica Superior de la Universidad Nebrija.

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Con el fin de reforzar su contribución al panorama educativo y su compromiso con los estudiantes, la Nebrija organiza la jornada Nebrija Quantum Connection que ha contado con numerosos expertos de la Computación Cuántica en España como INDRA, LANTIK, Amazon, Miltiverse, Quasar, BBVAl, ATOS o QUSIDE con el fin de fomentar su difusión y presentar el estado de este sector en nuestro país.

III Edición Smart Campus

Jornada de buenas prácticas docentes en educación digital Smart Campus 2022, organizada por Global Campus Nebrija, con el objetivo de abrir espacio al diálogo entre profesionales y compartir experiencias en torno a los nuevos retos en educación digital.

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