Artículo de la Dra. Rosana Ferrero, Directora Académica, docente y consultora en Máxima Formación.

Sin embargo, por alguna extraña razón, a pesar de que todo el mundo tiene problemas con los datos en sus proyectos o investigaciones, las empresas y la academia piensa que cada uno debe ser capaz de valerse por sí mismo para solucionarlos. Quiero detener esta locura.

¿Qué pensarías si te dijera que puedes tener a tu disposición un coach experto en Ciencia de Datos tan asequible como un gimnasio? Alguien a quién puedes consultar dónde y cuándo quieras, que te guíe de manera personalizada en el camino más seguro y rápido para sacarle jugo a tus datos.

Conviértete en un profesional de la Ciencia de Datos de la mano de un coach experto

La Maestría en Ciencia de Datos de Máxima Formación ofrece una formación personalizada centrada en ti y tus necesidades, con tutorías ilimitadas dónde y cuándo tú quieras. Te enseñamos cómo pensar más allá de la hoja de cálculo y cómo usar los datos de manera efectiva para abordar tus decisiones, ganar autonomía y velocidad en tus proyectos. Te ofrecemos una sólida preparación en modelado estadístico, aprendizaje automático, optimización, gestión, adquisición y análisis de conjuntos de datos, ciencia reproducible, visualización, comunicación e interpretación de resultados, que surgen en la Ciencia de Datos.

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Te ofrecemos una forma única y atractiva de aprender todo lo que necesitas de la Ciencia de Datos

Aprende online con la guía y código de expertos

• Desarrolla la capacidad de interpretar los datos para tomar decisiones inteligentes.
• No necesitas ser un matemático o un programador para convertirte en un Científico de Datos, comenzamos desde cero y de manera progresiva.
• A tu ritmo, online y flexible. Dondequiera que estés en tu carrera, o en el mundo, te ayudamos a alcanzar sus objetivos.
• Enfoque 100% práctico, desde el primer día, basado en casos del mundo real.
• Aprende mediante proyectos de Ciencias de Datos.
• Aplica tus nuevas habilidades en tu trabajo desde el primer dí
• Con apoyo experto personalizado y tutorías ilimitadas.
• Participa de una red global de estudiantes con colaboración entre pares.
• Agiliza tu progresión, dispara tu crecimiento profesional.

Sumérgete en los desafíos reales que enfrentan los líderes empresariales en una variedad de industrias. Lucha con los mismos problemas e información imperfecta, y resuelve estos problemas con la experiencia de expertos que te enseñarán el camino más seguro, corto y sencillo en tus análisis de datos. Te enseñamos cómo usar los datos de manera efectiva para abordar tus decisiones basadas en la evidencia.

La prueba está en los resultados

Estos son los resultados que están logrando nuestros Estudiantes del Máster en Ciencia de Datos.

¿Qué obtendrás con este Master?

• Ve más allá de la hoja de cálculo y consigue una comprensión fundamental de las herramientas, procesos y modelos de la Ciencia de Datos para la toma de decisiones.
• Aprende a gestionar, explorar y contar la historia de tus datos, a identificar y evitar errores comunes al interpretar conjuntos de datos, métricas y visualizaciones.
• Crea un flujo de trabajo basado en datos para tus proyectos; plantea las preguntas adecuadas, crea tus propios experimentos, desarrolla hipótesis y puntos de vista.
• Comprende las técnicas clave como la ordenación, transformación y visualización de datos, modelos de regresión, predicción y análisis; aprende a crear y leer código básico, como R, para comprender el lenguaje detrás de la Ciencia de Datos.
• Evalúa las mejores herramientas estadísticas para optimizar tus modelos, aprende a sacarle jugo a los datos mediante ejemplos del mundo real en todas las industrias, temas y desafíos comerciales.

Obtén las habilidades y competencias que las organizaciones demandan en este momento y aplícalas de inmediato a tus proyectos.

Obtiene su título universitario

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El programa del Máster en Ciencia de Datos de Máxima Formación es único en la actual oferta formativa superior on-line en Ciencia de Datos. En nuestros más de 10 años de trayectoria más de 1000 profesionales se han titulado con nosotros, incluidos 500 investigadores del Consejo  Superior de Investigaciones Científicas y de otras entidades de prestigio dedicadas a la investigación.

Conviértete en el científico de datos que siempre deseaste ser

El diseño del programa se basa en 10 resultados de aprendizaje que deberías ser capaz de realizar como científico de datos:

1. Introducción a la Ciencia de Datos y su caja de herramientas. Crea flujos de trabajo para resolver problemas de ciencia de datos. Fundamentos de programación, colaboración dentro de equipos y análisis de datos reproducibles.
2. Obtención, limpieza y exploración de datos. Gestiona y analiza conjuntos de datos masivos. Visualizar datos para exploración, análisis y comunicación.
3. Correlación y regresión lineal. Crea modelos estadísticos lineales, comprende su poder y limitaciones. Identifica relaciones espurias o de confusión entre variables.
4. Inferencia estadística. Realiza preguntas de investigación sólidas y evalúalas mediante pruebas de hipótesis paramétricas, no paramétricas y robustas. Maneja datos complejos: muestras de pequeño tamaño, presencia de datos atípicos (outliers), y los supuestos estadísticos.
5. Diseño de experimentos. Diseña modelos experimentales óptimos para responder a tus preguntas de investigación (diseño completamente aleatorizado, diseño con bloques aleatorizados, diseño factorial, etc.). Detecta el alcance de tus resultados en función del tamaño del efecto y calcula de forma efectiva el tamaño de la muestra que necesitas. Comprende la potencia estadística de tus análisis para obtener resultados certeros.
6. Modelos de regresión avanzados. Selecciona la alternativa adecuada al modelo lineal ante el incumplimiento de los supuestos estadísticos clá Modelo aditivo generalizado (GAM), modelo lineal generalizado (GLM, de Poisson, binomiales negativos y logísticos) y Modelo Mixto (MM). Incluir varianzas no constantes, efectos aleatorios y datos correlacionados o anidados.
7. Análisis clúster. Utiliza el aprendizaje automático no supervisado (agrupación jerárquica y de k-medias) y la optimización para tomar decisiones. Análisis de tendencia de la agrupación, importancia de las variables, validación y representación de la agrupación.
8. Discriminación y comparación multivariante. Domina los métodos de clasificación supervisada: análisis de discriminación lineal (LDA). Evalúa si existen diferencias significativas entre grupos para un conjunto de variables respuesta (MANOVA)
9. Ordenación y reducción de la dimensión. Analiza datos multivariantes o multidimensionales mediante herramientas de Data Mining y Machine Learning no supervisado: Análisis de componentes principales (PCA), de correspondencias (CA) y de escalamiento multidimensional (MDS/NMDS).
10. Trabajo Fin de Máster (TFM). Aplica estrategias de resolución de problemas de extremo a extremo. Crear un portfolio de Ciencia de Datos para dar a conocer tus habilidades.

El programa del Máster en Ciencia de Datos de Máxima Formación es único en la actual oferta formativa superior on-line en Ciencia de Datos.

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