Máster Data Science en Inglés
Si has realizado este curso, ¿por qué no darnos tu opinión?. Si lo haces, estarás ayudando a miles de personas que, como tu en su momento, están intentando cambiar su vida a través de la formación. No hay mejor ayuda, para decidirse entre miles de cursos, que la opinión de una persona que ha vivido la experiencia de cursarlo, miles de personas te lo agradecerán.
Danos tu opinión detallada sobre el Máster Data Science en Inglés. No olvides decirnos que te pareció el temario del curso, el profesorado, la accesibilidad al equipo del centro para resolver tus dudas y, en el caso de los programas online, la calidad del campus virtual.
El Máster Data Science en Inglés se imparte en modalidad Online.
Aprende a sacarle todo el provecho a los datos, con nuestro máster.
El Master online en Data Science de IU te ofrece todos los conocimientos teóricos que necesitas para ser un experto en la materia. Desde el aprendizaje automático hasta los sistemas de big data, cubrirás una amplia gama de temas que te ayudarán a impulsar cualquier empresa. El trabajo de ciencia de datos de tus sueños te espera: invierte en tu futuro y recoge las recompensas. ¡Y ni siquiera tienes que dejar el sofá para ello! Los estudiantes de este programa de estudios pueden obtener una doble titulación de la LSBU (London South Bank University) sin ningún requisito académico adicional, por una tarifa adicional.
Titulación obtenida
Titulación de: Máster Data Science.
Requisitos
Título universitario (180 ECTS) de una universidad oficialmente reconocida en un campo relacionado.
Calificación final de al menos "Satisfactorio" o grado C equivalente en sus estudios de grado.
Nivel de inglés:
Certificados de conocimientos de inglés.
Si el inglés es tu lengua materna o te has graduado en una escuela/universidad de habla inglesa, no tienes que demostrar tu nivel de inglés.
Personas interesadas en convertirse en científicos de datos.
-Comprender los conceptos detrás de los algoritmos avanzados que se utilizan para procesar y analizar datos.
-Aprender a hacer predicciones basadas en datos y evaluar críticamente el éxito del desempeño en función de indicadores clave de desempeño.
60 ECTS
1. SEMESTRE
Estadísticas Avanzadas
Caso de uso y evaluación
Seminario: Temas Actuales en Ciencia de Datos
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Estudio de caso: ingeniería de modelos
2. SEMESTRE
Electivo
Tesis de Maestría y Coloquio
120 ECTS
1. SEMESTRE
Ciencia de los datos
Matemáticas avanzadas
Seminario: Ciencia de Datos y Sociedad
Estadísticas Avanzadas
Caso de uso y evaluación
Proyecto: Caso de uso de ciencia de datos
2. SEMESTRE
Programando con Python
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Tecnologías de grandes datos
Electivas A
3. SEMESTRE
Ciberseguridad y Protección de Datos
Estudio de caso: ingeniería de modelos
Ingeniería de software para ciencias intensivas en datos
Electivas B
Seminario: Temas Actuales en Ciencia de Datos
4. SEMESTRE
Tesis de Maestría y Coloquio
Duración: 60 o 120 ECTS/ 12 o 24 meses
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Programa con matriculación cerrada. Cumplimentando el siguiente formulario te avisamos cuando vuelva a abrirse
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