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Máster Data Science

Requisitos:

• Profesionales que deseen adquirir conocimientos en el
área de Data Science y Analítica Avanzada en la empresa.

1
Orientación laboral personalizado (Apoyo en los procesos de selección)
2
Docentes ejecutivos en activo
3
Reconocimiento empresarial
4
Desarrollo directivo
5
+ de 350 empresas colaboradoras
6
Potenciación perfil profesional. (Intensive English Curse + Oratoria)
7
Networking
96%
Ratio Empleabilidad

Futuro para ti. Futuro para tu empresa.

Máster Data science

EF Business School y la consultora HINTD se unen conjugando su experiencia académica y profesional, para ofrecer el Máster en Data Science

Lugar

Campus de Excelencia de EF Business School Avda. Salvador de Madariaga, 50 15173 Oleiros – A Coruña

Requisitos

Estudios mínimos:

Graduados en carreras técnicas o ciencias empresariales que deseen profesionalizarse en el área de Data Science y Analítica Avanzada en la empresa.

Formatos

Comienzo:
Octubre 2020
Finaliza:
Junio 2021
Horario:
Presencial viernes tarde (16.30 a 21.30 horas) y sábado por la mañana (9.00 Horas a 14.00)


 

Financiación y bonificación

Condiciones especiales de financiación total o parcial con tipo de interés al 0%. Formación bonificada por Fundae. Programa de becas y ayudas.

¿Por qué estudiar en EF Business School?

EF Business School es una Escuela de Negocios en A Coruña que lleva más de dos décadas desarrollando un proyecto educativo de éxito.

Orientación laboral personalizado

(Apoyo en los procesos de selección)

Skills Program - Potenciación perfil profesional

· Premaster en bases contables. · Intensive English Course · Oratoria · Excel Avanzado · Inmersión lingüística en chino

Docentes ejecutivos en activo

Reconocimiento empresarial

Desarrollo directivo

Networking

¿Por qué cursar el máster Data Science?

El volumen de datos en las compañías está creciendo de forma exponencial.

Las empresas más modernas están aprovechando el valor que genera las fuentes de información internas y externas para mejorar sus procesos de decisión. Para ello es necesario incorporar profesionales que ayuden a transformar grandes cantidades de datos en conocimiento real y lo traduzcan en decisiones a lo largo de la cadena de valor de las organizaciones.

Sin embargo, según el Informe del estado del mercado Laboral en España publicado por Infojobs y ESADE, la demanda de los científicos de datos se ha multiplicado por siete (x7) en los últimos 3 años, lo que ha provocado un gap entre las necesidades de las organizaciones y la oferta de profesionales formados en el ámbito de la analítica avanzada.

En este contexto, nace el presente máster Data Science, cuyo objetivo es formar a profesionales en los métodos y técnicas de analítica avanzada con una clara orientación a la resolución de problemas de negocio y casos de uso reales.

Metodología

A través de la metodología de estudio y trabajo, el alumno se enfrenta a un abanico de situaciones y casos. Les permitirán perfeccionar sus habilidades para resolver problemas de negocio. Y de esta manera, dotarse de un amplio conocimiento en herramientas analíticas y de trabajo.

A través de la metodología de estudio y trabajo, el alumno se enfrenta a un abanico de situaciones y casos. Les permitirán perfeccionar sus habilidades para resolver problemas de negocio. Y de esta manera, dotarse de un amplio conocimiento en herramientas analíticas y de trabajo.

Estructura académica

Máster Data Science

El objetivo final del Máster Data Science es dotar al alumno de habilidades técnicas y herramientas de gestión de negocio que permitan transformar grandes cantidades de datos en conocimiento e insights que se integren dentro de un proceso de toma de decisiones para mejorar el desempeño de una compañía.

Para ello se trabajan los siguientes aspectos:

Objetivos
  • Identifcar problemas de negocio que puedan ser solucionados a través de la utilización de datos.
  • Trabajar con las herramientas de gestión más habituales en los ámbitos: fnanciero, operaciones, personas y marketing y ventas.
  • Capacitar a los alumnos para encuadrar correctamente los problemas de datos según su tipología.
  • Utilizar analítica avanzada junto con técnicas estadísticas para realizar análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo de problemas reales de la empresa según la necesidad en cada caso.
  • Adquirir las habilidades necesarias para realizar el testeo y validación de hipótesis.
  • Emplear la narrativa con datos y la visualización de la información como mecanismo de comunicación efectiva.
  • Manejo de herramientas comunicativas suficientes para interactuar, tanto con la capa de dirección de la empresa, como con los perfiles más técnicos.
  • Debate de ejercicios propuestos en sesiones anteriores o exposición de casos
    de los alumnos.
  • Exposición de fundamentos teóricos.
  • Propuesta de ejercicios que requieran el conocimiento adquirido.
  • El objetivo de este máster es formar profesionales capaces de interactuar con la capa directiva de las organizaciones en materia de datos y gestionar proyectos de datos desde su inicio hasta su puesta en funcionamiento.

    El máster está dirigido a:

    • Graduados en carreras técnicas (Matemáticas, Física, Informática, Ingenierías…) que deseen profesionalizarse en el área de Data Science y Analítica Avanzada en la empresa.
    • Graduados en carreras universitarias (ADE, Económicas, Empresariales, …) que desean conocer los aspectos técnicos del análisis de datos y profundizar en la obtención de información, pero que deben disponer de grado de conocimiento de la tecnología.

Para ampliar información, descarga el PDF:

La información completa en un dossier que puedes guardar y revisar cuando quieras.

Módulos

Entender el objetivo del análisis de datos en la empresa.
Modelizar la información e interactuar con bases de datos analíticas.
Resolver problemas de datos mediante programación.

Contenidos
  • Metodología Data Science.
  • Modelización Multidimensional.
  • SQL.
  • Python.

Adquirir competencias en el uso de técnicas estadísticas y probabilísticas.
Resolver de problemas de analítica predictiva y prescriptiva.
Aplicar los conocimientos sobre grandes volúmenes de datos.
Capacitar en el uso de herramientas visuales.

Contenidos
  • Series Temporales.
  • Clasifcación/Clusterización.
  • Análisis de regresión.
  • Simulación y optimización.
  • Redes neuronales y ML.

Conocer diferentes modelos de negocio.
Identifcar problemas de negocio en: Área Financiera, Marketing y Ventas, RRHH y Operaciones.
Entender cómo llevar a cabo proyectos de Data Science en estos momentos.


Contenidos
  • Casos de Uso en el Área Financiera.
  • Casos de Uso en Marketing.
  • Casos de Uso en RRHH.
  • Casos de Uso en Operaciones.

Entender el objetivo del análisis de datos en la empresa.
Modelizar la información e interactuar con bases de datos analíticas.
Resolución de problemas de datos mediante programación.


Contenidos
  • Metodología Data Science.
  • Modelización Multidimensional.
  • SQL.
  • Python.

Adquirir competencias en el uso de técnicas estadísticas y probabilísticas.
Resolución de problemas de analítica predictiva y prescriptiva.
Aplicar los conocimientos sobre grandes volúmenes de datos.
Capacitar en el uso de herramientas visuales.


Contenidos
  • Series Temporales.
  • Clasifcación/Clusterización.
  • Análisis de regresión.
  • Simulación y optimización.
  • Redes neuronales y ML.

Conocer diferentes modelos de negocio.
Identifcar problemas de negocio en: Área Financiera, Marketing y Ventas, RRHH y Operaciones.
Entender cómo llevar a cabo proyectos de Data Science en estos momentos.


Contenidos
  • Casos de Uso en el Área Financiera.
  • Casos de Uso en Marketing.
  • Casos de Uso en RRHH.
  • Casos de Uso en Operaciones.

Docentes

Contamos con profesionales en activo que trabajan en el tejido industrial gallego. Con experiencia real en analítica de datos y experiencia directiva en Empresas de reconocido prestigio.

Francisco es ingeniero informático. Ha sido consultor de estrategia en…

Francisco Ochando

Digital Retail Planning Director Nike

Hugo Pachón

Responsable de Instrumentación Empresa líder OIL&GAS

Alberto es ingeniero informático, MBA por la UOC y PMP….

Alberto Iglesias

Responsable de Pricing Vegalsa Eroski
Enrique Comesaña Figueroa

Enrique en Licenciado y Doctor en físicas por la USC,…

Enrique Comesaña Figuero

Co-fundafor Efismart

Jorge López​

Head of tLab & Advanced Analytics en Estrella Galicia

Antón Macías

Associated en HINTD

Javier Picos García

Partner en HINTD

Juan Hernández

Asociado Hintd, Director del Máster de Control de Gestión, Fundador y Vicepresidente Relaciones Externas GCCI
 

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