Master en Data Science & Business Discovery

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23 Ediciones de programas de Big Data y Analytics


El Master en Data Science & Business Discovery te prepara para identificar, recopilar, analizar, interpretar, manejar y visualizar los datos, con el fin de transformarlos en información de valor y generar las oportunidades de negocio e innovación necesarias para que la empresa avance.

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Datos Técnicos

Modalidad
Presencial
Fecha de Inicio
24 de Noviembre de 2017
Titulación
Título propio por MSMK
Horario
Viernes: 16:00 a 21:00
Sábados: 9:00 a 14:00
Ubicación
Príncipe Vergara, 43. Madrid
Ayudas Económicas
Consultar Condiciones Especiales
Bolsa de Empleo
Vitalicia especializada en Big Data
Bolsa de Prácticas
Accesos a todos los alumnos
Inscripción
Plazas Disponibles

Información

  • Programa de Estudio
  • Objetivos | ¿Qué Voy a Aprender?
  • Perfil del Alumno
  • Metodología
  • Proceso de Admisión
  • Tecnología
  • Bolsa de Empleo
  • Introducción Big Data:
    • Conceptos generales.
    • Enmarque dentro de las funciones corporativas.
    • Ejemplos de casos Big Data de uso según sector (telco, farma, seguros…).
  • ¿Qué es un Data Scientist?
  • Metodología de gestión de proyectos de Big Data.
  • Uso legal que puede hacerse de los datos.
  • Tratamiento, integración y gobierno de los datos corporativos.
  • Análisis de calidad de la información: Data Quality.
  • Introducción
    • ¿Por qué programamos? La programación del SXXI.
    • Posicionamiento SW: SAS, R, Python.
    • Introducción a las BBDD estructuradas/SQL.
  • Programación en R
    • Introducción a R:
      • Historia.
      • Instalación y uso básico (R-Studio).
      • Paquetes de R relevantes (Cran).
    • Programación básica en R:
      • Vectores.
      • Matrices.
    • Programación avanzada en R:
      • Condicionales.
      • Bucles.
    • Manipulación de datos avanzada:
      • Importación y exportación de datos.
    • Acceso a BBDD: Oracle/Microsoft SQL Server / MySQL.
    • Data gathering con R.
  • Programación en Python
    • Introducción a Python.
    • Entorno de desarrollo IPython.
    • Librerías relevantes.
  • Fundamentos estadísticos.
    • Muestreo.
    • La distribución normal y exponencial.
  • Estadística I (SAS).
    • Estadísticos básicos.
    • ANOVA.
    • Análisis de regresión lineal simple y múltiple.
    • Análisis de residuos.
    • Test de independencia.
    • Introducción a la regresión logística.
  • Forecasting con “R”.
    • Series temporales.
    • Smoothing model.
    • Modelos: ARIMA, ARIMAX, ARCH, GARCH…
  • Applied analytics using SAS Enterprise Miner (SAS):
    • Introducción al Data Mining.
    • Árboles de decisión.
    • Regresiones logísticas.
    • Redes neuronales (MLP).
    • Comparación de modelos y threshold óptimo.
    • Varios: corrección sobreajuste, introducción matrices de beneficios/costes.
    • Puesta en producción.
    • Análisis clúster.
    • Market basket analysis.
  • Machine learning con R
    • Implementación de modelos predictivos en R (CARET + H20).
  • Técnicas avanzadas de Machine Learning con R:
    • Gradient Boosting.
    • Random Forest.
    • SVM.
    • LARS & LASSO.
    • Introducción al deep learning.
  • Text Mining.
    • Introducción: Conceptos básicos y metodología.
    • Modelos supervisados y no supervisados.
  • Uso del Data Science en periodismo de datos:
    • Elementos a tener en cuenta.
    • Recolectar datos.
    • Encontrar y contar tu historia.
    • Ejemplos de uso: Washington Post, New York Times, The Guardian, El Confidencial.
  • Visualizando y comunicando datos en R:
    • Gráficos (base, lattice, ggplot2, leaflet, plotly, ggvis…).
    • Mapas con R (integración con Google Maps y Open Street Maps).
    • Generación de informes con R Markdown.
    • Visualizaciones web con R-Shiny.
  • Qlik – Taller práctico.
  • Tableau – Taller práctico.
  • Arquitectura de Big Data: componentes y casos de uso.
  • Introducción a Hadoop y su ecosistema.
  • Spark.
  • Desarrollo de aplicaciones con Spark.
  • Bases de datos NoSQL
    • Procesamiento de información no estructurada con MongoDB.

Durante el máster, a lo largo de los diferentes módulos, cada alumno irá trabajando en diferentes casos prácticos al tiempo que va desarrollando su Proyecto Final de Máster. Será en este último bloque en el que cada alumno tendrá la oportunidad de aplicar todos los conocimientos adquiridos mediante la aplicación/desarrollo estratégico de la utilización de los datos en un caso para una empresa real. Resulta crítico que el alumno desarrolle su Proyecto Final de Máster de acuerdo a modelos de negocio reales.

Realizando el Master en Data Science & Business Discovery adquirirás las siguientes competencias y habilidades profesionales:

  • Familiarizarse con el tratamiento, integración y gobierno de los datos corporativos. Comprender y manejar los datos y su valor.
  • Sensibilizarse con el uso legal que puede hacerse de los datos.
  • Conocer la metodología de gestión de proyectos de Big Data.
  • Programación básica en SAS.
  • Programación básica en R.
  • Programación básica en Python.
  • Programación básica en MongoDB.
  • Profundizar en el conocimiento de las bases de datos SQL versus NoSQL.
  • Disponer del conocimiento estadístico necesario que permita al alumno al desarrollo de modelos predictivos.
  • Profundizar en técnicas de Data Mining, Machine Learning y Text Mining.
  • Técnicas de visualización de datos.
  • Conocer los diferentes componentes de una arquitectura de Big Data y disponer de los criterios para la selección de los más adecuados de acuerdo a las necesidades concretas de negocio.

En MSMK seleccionamos perfiles profesionales proactivos, con estudios superiores y con méritos tanto profesionales como académicos, los cuales estén dispuestos a desarrollar sus capacidades y habilidades, con los objetivos fundamentales de impulsar su carrera profesional hacia posiciones directivas, y su vez generar un networking profesional.

Actualmente, el perfil del alumno del Master en Data Science & Business Discovery  con una media de edad de 35 años, está compuesto por:

MEDIA DE EDAD DE LOS ALUMNOS:

 

FORMACIÓN DE NUESTROS ALUMNOS:

El riguroso proceso de admisión, unido a los niveles de formación o experiencia solicitados por el Comité de admisiones, permite a MSMK contar con un perfil formativo previo muy marcado:

   

SECTOR PROFESIONAL:

Los Alumnos de MSMK – Madrid School of Marketing proceden de una amplia diversidad de sectores profesionales, lo que permite enriquecer la convivencia y el debate en todas las sesiones presenciales. La distribución de nuestros alumnos por sector profesional es la siguiente:

 

Desarrollarás tus Professional Skills con nuestra Metodología

“LEARNING BY DOING”

 

El modelo pedagógico de MSMK – Madrid School of Marketing se sustenta en el principio metodológico ‘Learning By Doing’, orientado a la inducción y aplicación de los conceptos.

Este principio se traslada a la práctica docente a través de una Metodología Activa basada en el Paradigma de Aprendizaje Constuctivo, a través del que se consigue la adquisición de competencias profesionales.

Para su implementación en las aulas, uno de los métodos fundamentales que se utiliza es el Aprendizaje por Proyectos – PBL (Project based learning). Este método permite a los alumnos construir conocimientos y desarrollar competencias clave mediante la elaboración de proyectos que dan respuesta a problemas del día a día del contexto profesional.

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El protagonista de nuestro modelo es el alumno: construye su conocimiento y desarrolla su autonomía y responsabilidad a través de un aprendizaje significativo guiado por el faculty, que incorporan el día a día empresarial a la escuela y que adquieren el rol de facilitador estratégico. Es el alumno el encargado de planificar, estructurar el trabajo y elaborar el producto para resolver la situación planteada.

La metodología activa Learning by Doing es clave para el buen desarrollo del programa. Para ello, en las diferentes sesiones del programa se verán reflejadas actividades como:

actividades

El Comité de Admisiones de MSMK – Madrid School of Marketing tiene como principal objetivo formar los grupos de participantes de los diferentes Master y Programas especializados. Al trabajar siempre con grupos reducidos, seleccionamos  alumnos con perfiles homogéneos, donde no sólo se evalúa su experiencia profesional y académica, sino también sus logros, habilidades y competencias profesionales.

Debido a la demanda y dado el limitado número de plazas, es recomendable iniciar el proceso de admisión con varios meses de anticipación e incluso con un año.

El proceso de admisión de MSMK es riguroso y exigente y cuenta con las siguientes fases:

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El Proceso de Admisión se pone en marcha cuando la persona solicita información sobre un Máster o Programa de una de las áreas de especialización.

Con el objetivo de proporcionar la mayor información posible, nuestro equipo de Asesores Académicos le ayudará a elegir el programa que mejor se adecue a sus necesidades formativas, competencias y habilidades profesionales,  garantizando así el éxito de su especialización.

En esta primera fase se especifican los requisitos de acceso para poder iniciar al proceso, se facilita al futuro alumno las solicitudes de admisión que tendrá que cumplimentar  y se estudian sus logros académicos y profesionales, experiencia laboral y habilidades, así como sus inquietudes y aspiraciones.

En la entrevista personal se analiza de forma más pormenorizada la información obtenida en el proceso de solicitud. De este modo, se comprueba si el candidato cuenta con el perfil adecuado para el Máster solicitado y el Área de especialización.

Esta entrevista puede ser presencial, en las instalaciones de MSMK – Madrid School of Marketing, o bien por teléfono o vía Skype, en el caso de no encontrarse la persona en Madrid.

Una vez presentada la documentación y superada con éxito la entrevista personal, el candidato realizará una prueba de acceso, donde se ponen a prueba todos los conocimientos, capacidades y habilidades, tanto profesionales como académicas, adquiridas por el futuro alumno de MSMK a lo largo de su vida.

El Comité de Admisiones evalúa toda la documentación, informes y prueba de acceso,  que conforman la candidatura del futuro Alumno MSMK,  realizadas por el candidato y generadas por su asesor académico en las fases previas.

Una vez evaluado, dará una respuesta positiva o negativa al Asesor Académico que realizó la entrevista al candidato, que será la persona encargada de comunicar la decisión final al candidato.

Una vez admitido por el Comité de Admisiones y previamente comunicado por su Asesor Académico, el alumno solo tendrá que realizar la matriculación para convertirse en nuevo Alumno MSMK.

Los alumnos aprenderán herramientas tecnológicas avanzadas con el fin de adquirir los conocimientos y las habilidades necesarias para analizar información de forma eficaz y ágil, visualizar datos e informes, manejo de indicadores y cuadros de mando, organizar y gestionar redes comerciales con apoyo tecnológico en un entorno de movilidad, y manejarse en un entorno cloud.

MANEJO DE LAS SIGUIENTES HERRAMIENTAS

Durante el desarrollo del Máster, los alumnos utilizarán las siguientes herramientas:  

 

Bolsa de Empleo Vitalicia

Bolsa de Prácticas Especializada

Uno de los claros objetivos de MSMK – Madrid School of Marketing es el desarrollo de la carrera profesional y la incorporación al mundo empresarial de los alumnos. Para ello, a través del Departamento de Carreras Profesionales, contamos con una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas especializada con más de 700 convenios con empresas nacionales e internacionales, que abarcan todos los sectores que conforman el mapa empresarial.

A través del Departamento de Carreras Profesionales ponemos a disposición de los alumnos, los servicios de la Bolsa de Empleo Vitalicia destinada a establecer oportunidades para mejorar la trayectoria profesional de nuestros alumnos y antiguos alumnos.

A través de la Bolsa de Prácticas Especializada ofrecemos un programa de prácticas empresariales opcionales, destinado a establecer oportunidades de acceso al mercado laboral,  para que los perfiles junior puedan completar su formación dual.

Por otro lado,  ofrecemos al alumno un servicio de orientación y asesoramiento personalizado para asegurar la adecuación de tu perfil a la vacante profesional, para así satisfacer las necesidades de personal cualificado demandado por las empresas.

La Bolsa de Empleo y Prácticas cuenta con las empresas de mayor relevancia dentro del ámbito económico, entre las que destacamos:

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Faculty

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