Descripción

Tipología

Magíster
Lugar

Puerto montt

Duración

18 Meses
Inicio

Fechas disponibles

El desarrollo de nuestra vida cotidiana está siendo un generador de información en todo momento, se estima que en los últimos 10 años se ha creado más información que en toda la historia de la humanidad. El Magíster en Data Science responde a una necesidad de la sociedad y en particular de los profesionales de contar con herramientas y habilidades sólidas en el análisis de distintos tipos y volúmenes de datos, para convertirse en piezas fundamentales del desarrollo tecnológico de sus empresas a través de métodos de vanguardia.

Sedes y fechas disponibles

Puerto Montt (Los Lagos)

Ver mapa

Lago Panguipulli 1390, Pelluco Alto

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivos generales del curso

El Magíster en Data Science tiene como objetivo formar profesionales con una visión sistémico-analítica, capaces de generar y autogestionar soluciones a problemáticas sociales y empresariales, a partir del reconocimiento de patrones subyacentes en distintos tipos y volúmenes de datos emanados del sector público o privado. Busca que los estudiantes fomenten el desarrollo estratégico con una mirada tecnológica de mejora e innovación en su campo de acción.

Requisitos

Título Profesional o Grado Académico de Licenciado
Certificado de Nacimiento
Fotocopia de la Cédula de Identidad por ambos lados
Carta de Intención
Currículum Vitae

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2020

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Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

Software para data science
Lidrazgo
Gestión del cambio
Manejo de bases de datos
Data analytics
Bussiness intelligence
Innovación tecnológica
Extracción
Limpieza de datos
Machine learing

Profesores

CARLOS BENAPRÉS

Docente

CAROLL FRANCESCONI

Docente

DANILO GÓMEZ

Directora

GUSTAVO FUENTES

Docente

JEAN PAUL NAVARRETE

Docente

Temario

Primer trimestre

Software para data science
Emprendimiento
Estadistica para data science
Lidrazgo y gestion del cambio

Segundo trimestre

Innovación tecnológica
Manejo de bases de datos
Data analytics
Bussiness intelligence

Tercer trimestre

Extracción y limpieza de datos
Data visualization
Machine learing
Evaluacion de proyectos

Cuarto trimestre

Big data
Gestión de proyectos
Machine learning avanzado
Proyecto de grado I

Quinto trimestre

Taller de aplicaciones I
Text mining
Deep learining
Proyecto de grado II

Sexto trimestre

Taller de aplicaciones
Cloud computing
Inteligencia artificial
Proyecto de grado III

Exámen de grado

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