Máster Data Science

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Data Science con visión de negocio

✓ Los profesores son expertos en activo

✓ Certificado BIG School

✓ Formación 100% desde casa

✓ Acceso vitalicio

✓ Software avanzado

✓ Grupo en Discord

Plan de Estudios

Programa de estudios del Máster Data Science

Una vez te inscribas en nuestro Máster en Data Science, tendrás acceso a un área en línea personalizada, donde podrás gestionar tu aprendizaje según tus propios horarios.

Dispondrás de atención online personalizada para resolver cualquier problema o duda que te surja durante la formación, lo que te permitirá avanzar, mantener el foco y la motivación.

Fundamentos de Data Science y Estadística Aplicada

Este módulo cubre los conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial, probabilidad y teoría de la estimación. Los estudiantes aprenderán a aplicar técnicas estadísticas para el análisis de datos y a interpretar resultados. Se incluyen métodos de muestreo, pruebas de hipótesis y análisis de regresión.

Programación en Python para Data Science

Enfocado en enseñar las bases de la programación en Python, este módulo abarca desde los fundamentos hasta las bibliotecas avanzadas como NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn. Los estudiantes aprenderán a manipular datos, realizar análisis estadísticos y construir modelos predictivos.

Modelos Predictivos y Machine Learning

Los estudiantes aprenderán sobre los algoritmos de machine learning más utilizados, como regresión lineal y logística, árboles de decisión, random forests, SVM y redes neuronales. El módulo incluye prácticas para la construcción, evaluación y optimización de modelos predictivos.

Big Data y Tecnologías de Procesamiento

Este módulo cubre las tecnologías y herramientas necesarias para manejar y procesar grandes volúmenes de datos. Se incluyen temas como Hadoop, Spark, bases de datos NoSQL y técnicas de ETL (Extract, Transform, Load). Los estudiantes aprenderán a diseñar y ejecutar pipelines de datos eficientes.

Marketing Digital y Analítica Web

Los estudiantes explorarán los fundamentos del marketing digital, incluyendo SEO, SEM, publicidad en redes sociales, email marketing y analítica web. Aprenderán a utilizar herramientas como Google Analytics, Google Ads y plataformas de publicidad en redes sociales para medir y optimizar campañas.

Modelos de Atribución y Análisis de ROI en Marketing

Este módulo enseña a los estudiantes a desarrollar y aplicar modelos de atribución para entender el impacto de diferentes canales de marketing en las conversiones. Se cubren métodos de atribución como el last-click, first-click, y modelos basados en datos. Además, se aborda el análisis del retorno de inversión (ROI) y la optimización del presupuesto de marketing.

NLP y Text Mining para Marketing

Enfocado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y minería de texto, este módulo enseña a analizar grandes volúmenes de datos textuales provenientes de redes sociales, encuestas y comentarios de clientes. Se cubren herramientas y técnicas como tokenización, lematización, análisis de sentimiento y modelos de tópicos.

Deep Learning Aplicado al Marketing

Los estudiantes aprenderán sobre el uso de técnicas avanzadas de deep learning para aplicaciones en marketing, incluyendo la personalización de ofertas, recomendaciones de productos y análisis de imágenes y videos. Se cubrirán arquitecturas como redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN).

Ética en Data Science y Regulación en Marketing Digital

Este módulo aborda las consideraciones éticas y legales en el uso de datos para el marketing digital. Se discutirán temas como la privacidad de los datos, la protección de datos personales (GDPR), el uso responsable de algoritmos y la transparencia en los modelos predictivos. Los estudiantes aprenderán a implementar prácticas éticas y a cumplir con las regulaciones vigentes.

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