Programa Avanzado Data Science Online
- Título universitario
- Bonificable FUNDAE
- Becas disponibles
- Abierta próxima convocatoria
- Becas de hasta el 30% de descuento
Plan de Estudios Programa Avanzado Data Science Online
La ciencia de datos ha ganado un gran peso en los últimos años como ciencia y también como tecnología, cada vez las empresas cuentan con más datos de interés que han recogido de distintas fuentes y que necesitan entender para conseguir diferentes objetivos. A través de todos estos datos y su posterior tratamiento analizamos grandes volúmenes de datos para mejorar la toma de decisiones, principalmente. A través de la IA aparecen modelos inteligentes como es el Machine Learning que aprende por sí mismo a través de nuestros datos y facilitará nuestro trabajo.
El objetivo del programa avanzado de Data Science es aprender, desde cero, a utilizar las herramientas necesarias para la ciencia de datos como son Python, SQL y, ahora también, la Inteligencia Artificial. Para ello necesitamos desarrollar conocimientos y habilidades clave que nos convertirán en expertos en la ciencia de datos. Por un lado, vamos a aprender a programar en Python, así como la programación orientada a objetos. Por otro lado, conocerás desde cero cómo se crean los proyectos de Data Science para dominar todo el proceso.
Aprenderás también a realizar consultas en bases de datos SQL y todo lo relacionado con Machine Learning, Deep Learning, Redes Neuronales e Inteligencia Artificial. Estas herramientas aportan un gran valor a nuestro trabajo y conocimientos, marcarán la diferencia en nuestras habilidades y en lo que aprendamos, ya que son las tecnologías más actuales y novedosas en cuanto a la unión de Data Science con la IA. Gracias a su funcionamiento conseguimos predecir qué va a ocurrir a través de tendencias futuras, consiguiendo anticiparnos a los cambios y mejorar las decisiones que tomemos.
El análisis masivo de datos se ha convertido en esencial para las empresas, conocer todo tipo de datos propios nos ayuda a tomar mejores decisiones en cualquier aspecto que podamos imaginar o necesitemos. La importancia de los datos es enorme actualmente, por lo que formarse en ciencia de datos es una gran necesidad en el mercado laboral actual.
- Aprender a programar en Python y conocer sus principales librerías.
- Adquirir los conocimientos de la programación orientada a objetos.
- Comprender y profundizar en el flujo completo de un proyecto de Data Science para convertirse en científico de datos.
- Aprender a realizar consultas en bases de datos SQL.
- Dominar el Machine Learning y qué modelo y algoritmo utilizar para cada reto, siendo capaz de resolver problemas de clasificación, regresión, clustering y reglas de asociación.
- Aprender los conceptos fundamentales del Deep Learning y conocer los diferentes tipos de Redes Neuronales, valorando cuál es el más adecuado y optimizarlos.
- Aprender a utilizar técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) implementadas en Python.
- Aprender a implementar modelos de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación y predicción de tendencias futuras, fomentando una mejor toma de decisiones en la empresa y una mayor competitividad en el mercado.
Desarrolladores y analistas de datos que deseen aprender a desarrollar en Python proyectos de Data Science, Machine Learning y Deep Learning a nivel empresarial.
Es recomendable contar con conocimientos previos de estadística y programación, aunque no es requisito obligatorio.
Requisitos de acceso
Podrán acceder titulados universitarios de cualquier área. Se admitirán igualmente candidatos sin titulación universitaria que acrediten al menos 2 años de experiencia profesional en entornos digitales, analítica, reporting, programación, consultoría tecnológica o áreas afines, u otros candidatos con estudios no universitarios afines sin experiencia previa.
Se requiere disponer de equipo informático adecuado y conocimientos digitales básicos.
Para garantizar un correcto aprovechamiento académico y mantener la coherencia con la tipología de un Título de Programa Avanzado Universitario, los requisitos de acceso recomendados son los siguientes:
- Titulación académica previa. Podrán acceder al programa:
- Titulados universitarios (grado, licenciatura, diplomatura o equivalente) de cualquier área de conocimiento.
Esto incluye perfiles de:
– Ingeniería o informática
– Economía, ADE, finanzas
– Marketing, comunicación o analítica digital
– Ciencias sociales o humanidades con interés en reconversión profesional
- Titulados universitarios (grado, licenciatura, diplomatura o equivalente) de cualquier área de conocimiento.
- Acceso mediante experiencia profesional (sin titulación). De forma excepcional, podrán acceder candidatos sin titulación universitaria siempre que cumplan:
- Experiencia profesional demostrable de al menos 2 años en áreas relacionadas con:
– Análisis de datos
– Reporting o business intelligence
– Marketing, ventas o finanzas orientadas a KPIs
– Programación o entornos digitales
– Consultoría tecnológica o análisis funcional
– Roles de apoyo a la toma de decisiones en empresa
- Experiencia profesional demostrable de al menos 2 años en áreas relacionadas con:
MÓDULO 1. Python Introducción (40 h)
- Introducción a Python y su relevancia
- Entorno de desarrollo y buenas prácticas
- Tipos de datos, estructuras y control de flujo
- Funciones, módulos y reutilización
- Manejo de ficheros y APIs
- Pandas: manipulación, limpieza y transformación de datos
- Automatización, logging y testing
MÓDULO 2. Python Avanzado (40 h)
- Funciones avanzadas y comprensión de listas
- POO: clases, herencia, métodos y decoradores
- Multitarea y threading
- Metaprogramación y decoradores
- Módulos, paquetes y scripts de administración
- Acceso a datos y APIs
MÓDULO 3. Python & SQL (20 h)
- SQL y gestores de bases de datos
- SQLite: creación, consultas y CRUD
- Conexión de SQLite a Power BI
MÓDULO 4. Python & Data Science (45 h)
- Análisis de datos: introducción y visualización
- Fundamentos de Python y estructuras de datos
- Estadística y cálculos con Numpy
- Análisis y manipulación con Pandas
- Importación/exportación de datos y web scraping
- Visualización avanzada: Matplotlib y Seaborn
- Series temporales y previsiones
- Interconexión con BI y automatización
MÓDULO 5. Python & Machine Learning (25 h)
- Introducción a Machine Learning y librerías
- Modelos de clasificación, regresión y clustering
- Reglas de asociación y casos prácticos
MÓDULO 6. Python & Deep Learning (40 h)
- Introducción a Deep Learning y entornos
- Redes neuronales artificiales: ANN, regresión y clasificación
- Redes convolucionales (CNN) y clasificación de imágenes
- Redes recurrentes (RNN) y series temporales
- Aprendizaje no supervisado y autoencoders
MÓDULO 7. NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) en Python (10 h)
- Conceptos de NLP y librerías: NLTK, Spacy, Hugging Face
- Tokenización, POS, NER y lemmatización
- Embeddings y análisis avanzado de texto
- Aplicaciones prácticas: análisis de sentimientos, extracción de información y generación de texto
MÓDULO 8. Trabajo Fin de Máster (30 h)
- Desarrollo de sistema de análisis de reseñas con NLP y Python
- Integración con SQL y Pandas para gestión de datos
- Aplicación de ML/DL para clasificación y predicción de tendencias
- Documentación, automatización y presentación final
Salidas Profesionales
Nuestros programas y cursos universitarios están diseñados para prepararte para un entorno laboral en constante evolución, donde las competencias digitales y la capacidad de adaptación marcan la diferencia.
- Científico/a de Datos (Data Scientist)
- Analista de Datos Avanzado
- Especialista en Machine Learning
- Consultor/a de Data Science
- Ingeniero/a de Machine Learning Junior
Nuestros alumnos trabajan en:
Títulación Universitaria
Próximas Convocatorias
Financiación y Becas
Métodos de pago y financiación
- Pago Único: Descuento adicional sobre el importe total
- Pago a plazos: Financia la formación hasta en 10 meses sin intereses
Bonificaciones y Becas
- Fundae: Todas nuestras formaciones son bonificables para empresas.
- Becas FIT: Ayudas directas de hasta el 30% dto. a los perfiles más interesantes.
FAQs
¿Necesito un título universitario para matricularme?
Depende del tipo de formación:
- Programas Avanzados: Por lo general, sí se requiere un título de Grado, Licenciatura o Diplomatura. No obstante, si tienes una experiencia profesional acreditada en el sector, podrías acceder previa valoración de la dirección del programa.
- Cursos Avanzados y Microcredenciales: No es necesario tener un título universitario previo. Están diseñados para ser accesibles a cualquier persona que quiera actualizar sus competencias.
¿Qué diferencia hay entre un Curso Avanzado y una Microcredencial?
Aunque ambos son de corta duración (menos de 15 ECTS), la Microcredencial tiene un enfoque europeo. Es una «píldora» de conocimiento muy específica, certificada digitalmente, y diseñada para ser apilable. Esto significa que puedes cursar varias microcredenciales y, en el futuro, convalidarlas para obtener un título de mayor rango (como un Programa Avanzado).
¿Qué son los créditos ECTS y para qué me sirven?
El ECTS (European Credit Transfer System) es la unidad de medida del trabajo del estudiante.
- 1 crédito ECTS equivale a 25 horas de dedicación (clases, estudio, trabajos).
- Al ser créditos universitarios, tienen validez en todo el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), lo que facilita que otras instituciones reconozcan tu formación.
¿Recibiré un título oficial al terminar?
Al finalizar con éxito, recibirás un Título Propio de la Universidad Camilo José Cela. Estos títulos están orientados específicamente al mercado laboral y a la especialización profesional, diferenciándose de los Grados o Másteres Oficiales que tienen un enfoque más académico o de acceso al doctorado.
Si no tengo estudios previos, ¿puedo acceder a un Programa Avanzado?
Sí, es posible a través de la vía de Experiencia Profesional. La normativa actual permite que profesionales sin título universitario pero con trayectoria demostrable en el área del curso puedan cursarlo y obtener el diploma correspondiente. ¡Consúltanos tu caso particular!
¿Estas formaciones son compatibles con mi trabajo?
¡Totalmente! La mayoría de nuestra oferta de formación permanente está diseñada bajo una metodología flexible (online o semipresencial), pensada específicamente para profesionales en activo que necesitan compatibilizar su aprendizaje con su jornada laboral.
