Máster de formación permanente en ciencia e ingeniería de datos

El Máster de Formación Permanente en Ciencia e Ingeniería de Datos responde a la demanda social y profesional en el mercado laboral y a la creciente relevancia de la ciencia e ingeniería de datos en la toma de decisiones y desarrollo de soluciones en diversas industrias. La era digital ha generado una gran cantidad de datos que requieren gestión, análisis e interpretación para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas. La demanda de profesionales capacitados en el manejo de datos ha aumentado notablemente en los últimos años. Este máster ofrece a los estudiantes las habilidades necesarias para trabajar en la industria tecnológica y la analítica, incluyendo minería de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Además, permite entender cómo los datos pueden mejorar la eficiencia y rentabilidad empresarial. El Máster fomenta la curiosidad por el uso de datos para resolver problemas complejos y mejorar la calidad de vida. Los estudiantes aprenden sobre las últimas tendencias y avances en la ciencia e ingeniería de datos, obteniendo una perspectiva amplia y actualizada.

El Máster de Formación Permanente en Ciencia e Ingeniería de Datos va dirigido a Diplomados, Ingenieros Técnicos, Licenciados e Ingenieros superiores y Graduados de universidades nacionales y extranjeras. Las titulaciones específicas que facilitarán el acceso directo al Máster son las siguientes:

Grado en Matemáticas
Grado en Estadística
Grado en Ingeniería de Computadores
Grado en Ingeniería del Software
Grado en Ingeniería Informática otros grados afines.

El Máster de Formación Permanente en Ciencia e Ingeniería de datos de la Universidad Rey Juan Carlos propone un itinerario formativo que integra conocimientos de dos áreas complementarias: ingeniería de datos y análisis de datos.

El perfil profesional de científico de datos combina conocimientos de estas dos áreas con experiencia (propia o de otros especialistas y colaboradores) en el ámbito de aplicación de cada proyecto, aportando una visión integrada y transversal que facilita el diseño, implementación y despliegue de soluciones adaptadas a cada problema.

Obtención de datos
Sistemas Distribuidos de Procesamiento de Datos I
Cloud Computing
Bases de Datos No Convencionales
Sistemas Distribuidos de Procesamiento de Datos II
Análisis de Grafos y Redes Sociales
Sistemas Distribuidos de Procesamiento de Datos III
Recuperación de la Información
Privacidad y Seguridad
Casos prácticos de Ciencia e Ingeniería de Datos
Programación Orientada a Ciencia de Datos.
Fundamentos de Análisis de Datos
Text Mining
Machine Learning I
Visualización: Comunicación y Presentación de Resultados
Machine Learning II
Trabajo fin de título.