CONTACTO
Institutos Nebrija

Formación ContinuaMáster en Data Science

ECTS: 60
DURACIÓN: Un curso académico
MODALIDAD: Online
STEM Future Education

Dirigido a: Licenciados o graduados en disciplinas como ingeniería, matemáticas, estadística o áreas afines. Investigadores y docentes que deseen ampliar sus conocimientos sobre análisis de datos y Big Data. Cualquier persona con conocimientos técnicos básicos, interesada en formarse en el sector del Data Science.

Conviértete en un experto en Data Science. Prepárate para liderar el cambio en el mundo digital con nuestro Máster en Data Science, diseñado para formar a los profesionales más demandados en el ámbito de la analítica de datos y el Big Data.

Nuestro Máster en Data Science Online te brinda la oportunidad de especializarte desde cualquier lugar, combinando flexibilidad y calidad educativa. Desarrollarás habilidades avanzadas en análisis de datos, programación y modelado estadístico, preparándote para afrontar los retos del sector con confianza.

El programa incluye una formación exhaustiva en técnicas de análisis de datos, aprendizaje automático y herramientas líderes del sector, como Python, R y SQL. También aprenderás a aplicar estas habilidades en proyectos reales, asegurándote una preparación práctica para tu carrera profesional.

Los objetivos específicos del máster en data science son:

  • Proporcionar una comprensión profunda de la ciencia de datos: Abarcando desde los fundamentos de la estadística y la programación hasta técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático.
  • Desarrollar habilidades en el manejo de herramientas y lenguajes de programación: Capacitando a los estudiantes en el uso de software y lenguajes como Python, R y SQL, esenciales para la manipulación y análisis de datos.
  • Formar en la aplicación de técnicas de machine learning y big data: Enseñando a los estudiantes a implementar modelos predictivos y a gestionar grandes conjuntos de datos en diversos contextos.
  • Fomentar la capacidad de interpretar y comunicar resultados: Preparando a los profesionales para traducir hallazgos complejos en información comprensible y útil para la toma de decisiones empresariales.
  • Ofrecer experiencia práctica en entornos reales: Incluyendo prácticas aseguradas en empresas del sector, permitiendo a los estudiantes aplicar los conocimientos adquiridos y desarrollar competencias profesionales en contextos laborales auténticos.

Domina el análisis de datos, la inteligencia artificial y el big data con un enfoque práctico, profesional y orientado a las necesidades actuales del mercado.

Plan de Estudios

Primer Semestre (30 ECTS)

  • Parte 1: Introducción a la Genética
  • Asignatura 1. Fundamentos de Genética y Biología Molecular Carácter: Obligatoria. 4.5 ECTS
  • Asignatura 2. Genómica y Proteómica Carácter: Obligatoria. 6 ECTS
  • Asignatura 3. Biotecnología Aplicada y Terapia Génica Carácter: Obligatoria. 6 ECTS
  • Asignatura 4. Farmacogenética y Medicina Personalizada Carácter: Obligatoria. 4.5 ECTS
  • Parte 2: Biotecnología Genómica
  • Asignatura 5. Análisis de Datos Genéticos y Bioinformática Carácter: Obligatoria. 4.5 ECTS
  • Asignatura 6. Ingeniería Genética y Diseño de Organismos Modificados Carácter: Obligatoria. 4.5 ECTS

  • Total créditos del primer semestre 30 ECTS

Segundo Semestre (30 ECTS)

  • Parte 3: Programa Integral en Genética y Biotecnología
  • Asignatura 7. Regulación y Políticas en Biotecnología y Genética Carácter: Obligatoria. 6 ECTS
  • Asignatura 8. Tecnologías Emergentes en Genética y Biotecnología Carácter: Obligatoria. 6 ECTS
  • Asignatura 9. Emprendimiento e Innovación en Tecnología Genética Carácter: Obligatoria. 6 ECTS
  • Asignatura 10. Competencias Transversales para la Industria Genética Carácter: Obligatoria. 6 ECTS
  • Trabajo Fin de Máster (TFM) Carácter: Obligatoria. 6 ECTS
  • Total créditos del segundo semestre 30 ECTS
  • Total créditos del máster 60 ECTS

Certificación

DIPLOMA: Máster en Data Science

Requisitos de acceso:

Titulación Universitaria:Poseer un título de grado, diplomado, licenciado en cualquier disciplina relacionada con el máster. También se aceptan titulaciones extranjeras equivalentes.   

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  • Proceso de Admisión: Completar la solicitud de admisión y superar la evaluación del comité académico, que valorará la formación y experiencia del candidato.
  • Carta de Motivación (opcional pero valorada): Presentar una carta explicando el interés en el data science, y los objetivos profesionales.
  • Experiencia o Formación Relacionada (opcional pero valorada): Se dará prioridad a candidatos con experiencia en el sector.
  • Entrevista Personal: En algunos casos, se podrá solicitar una entrevista para evaluar la idoneidad del candidato.
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