Máster en Enxeñaría de Datos + 60 créditos ECTS Máster en Enxeñaría de Datos + 60 créditos ECTS

Formación en liña

Máster en Enxeñaría de Datos + 60 créditos ECTS

icon-image--AbjlOSDZzVEJNY0s3S__icon_7yVPEV

1500 horas

icon-image--AcnI1bkFZTjZZaTE3U__icon_xJgfxr

60 ECTS

icon-image--AWUI0N2tWMzVrNzMzT__icon_DgE8xz

castelán

O Máster en Enxeñaría de Datos é unha disciplina moi relevante no contexto actual, onde os datos convertéronse nun dos activos máis valiosos para as organizacións. O estado da arte neste campo mostra a importancia de xestionar e analizar grandes volumes de datos de forma eficiente e eficaz para obter información valiosa. A Enxeñaría de Datos abrangue coñecementos e técnicas especializadas no deseño, implantación e mantemento de infraestruturas de datos, así como no tratamento e transformación de datos a gran escala. Co auxe da intelixencia artificial, a aprendizaxe automática e a análise de datos, o Máster en Enxeñaría de Datos preséntase como unha oportunidade para formarse nunha disciplina con gran demanda no mercado laboral.

Instituciones educativas

Logo institución
Logo institución
2.195

Solicita información

Estou interesado Estou interesado
Estou interesado

Detalles a ter en conta

icon-image--AUzhDQ3dCN3hXZ1RaS__icon_p9pcRc

Soporte multilingüe

icon-image--AQVZldVUybkd2c2xSS__icon_ptJqNh

Certificado dixital incluído

icon-image--AV0haRDQrMjBZRURoV__icon_zyt3R8

Asistente Phia

Obxectivos

- Revisar os principios da informática. - Abordar o Big Data desde a perspectiva da enxeñaría. - Estudar Data Science nos seus fundamentos de almacenamento, análise e procesamento de datos. - Mellorar as habilidades relacionadas co cálculo numérico en enxeñaría - Utilizar ferramentas Python e R para o procesamento, análise e estudo de Datos. - Afondar nos campos da aprendizaxe automática e da aprendizaxe profunda. - Coñecer os aspectos básicos da informática. - Adquirir unha introdución ás ferramentas de programación e cálculo numérico. - Coñecer o sistema MATLAB. - Adquirir información sobre ecuacións alxébricas dunha variable. - Realizar unha interpolación e aproximación.

Contido

Oportunidades de carreira

O Máster en Enxeñaría de Datos ofrécelle unha ampla gama de oportunidades de traballo nun mercado en constante crecemento. Poderás traballar como Enxeñeiro de Datos en empresas de diferentes sectores, onde serás o responsable de deseñar e construír infraestruturas de datos, desenvolver e manter pipelines de datos eficientes e garantir a integridade e calidade dos datos.

Para que te prepara

O Máster en Enxeñaría de Datos prepárao para afrontar os retos da xestión e procesamento de datos a gran escala. Ao final do programa, estarás preparado para afrontar proxectos desafiantes de Enxeñaría de Datos en varios sectores e serás un profesional altamente demandado no mercado laboral. Desenvolverás as habilidades necesarias para deseñar, implementar e optimizar solucións de Enxeñaría de Datos.

Dirixido a

O Máster en Enxeñaría de Datos está dirixido a profesionais do ámbito da informática, da enxeñaría ou disciplinas afíns que desexen especializarse na xestión e tratamento de grandes volumes de datos. Tamén é axeitado para aqueles que traballan en roles relacionados coa análise de datos, intelixencia artificial ou automatización.

Metodoloxía

Coa nosa metodoloxía de aprendizaxe en liña, o alumno inicia a súa andaina por un campus virtual pensado exclusivamente para desenvolver o itinerario formativo co obxectivo de mellorar o seu perfil profesional. O alumno deberá avanzar de forma autónoma nas distintas unidades didácticas así como realizar as actividades e autoavaliacións correspondentes.
A carga de horas da acción formativa inclúe as diferentes actividades que o alumno realiza ao longo do seu itinerario. As horas de teleaprendizaxe realizadas no Campus Virtual compleméntanse co traballo autónomo do alumno, a comunicación co profesor, as actividades complementarias e lecturas, e o traballo de investigación e creación asociado aos proxectos.
Para obter o título, o alumno debe superar todas as autoavaliacións e exames e visualizar polo menos o 75% dos contidos da plataforma. O Traballo Fin de Grao realízase despois de rematar os contidos teórico-prácticos no Campus. Finalmente, é necesario notificar a finalización do Máster desde a plataforma para iniciar a expedición do título.

Formación relacionada

Curso de Introdución á Visualización de Datos
image-block-49797874843861

INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES

Curso de Introdución á Visualización de Datos

icon-image--ANlFPVW1HaVZORlcxV__icon_zk7t3d

200 horas

icon-image--AcWRyeEl4ZzBZUDRwY__icon_cKcHTw

En liña

icon-image--ARWNTdU02Q0U5RE14R__icon_R4QF8H

0 ECTS

360
Curso de Ciencia e Minería de Datos
image-block-49797873500373

INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES

Curso de Ciencia e Minería de Datos

icon-image--ANlFPVW1HaVZORlcxV__icon_zk7t3d-1

200 horas

icon-image--AcWRyeEl4ZzBZUDRwY__icon_cKcHTw-1

En liña

icon-image--ARWNTdU02Q0U5RE14R__icon_R4QF8H-1

0 ECTS

360
Máster en Data Science + 60 créditos ECTS
image-block-49797639405781

EducaHub

Máster en Data Science + 60 créditos ECTS

icon-image--ANlFPVW1HaVZORlcxV__icon_zk7t3d-2

1500 horas

icon-image--AcWRyeEl4ZzBZUDRwY__icon_cKcHTw-2

En liña

icon-image--ARWNTdU02Q0U5RE14R__icon_R4QF8H-2

60 ECTS

3.195
Curso de Extracción, Decodificación e Análise de Datos de Telefonía Móbil + 8 Créditos ECTS
image-block-49748658651349

INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES

Curso de Extracción, Decodificación e Análise de Datos de Telefonía Móbil + 8 Créditos...

icon-image--ANlFPVW1HaVZORlcxV__icon_zk7t3d-3

200 horas

icon-image--AcWRyeEl4ZzBZUDRwY__icon_cKcHTw-3

En liña

icon-image--ARWNTdU02Q0U5RE14R__icon_R4QF8H-3

8 ECTS

260
Curso de Data Driven Analytics + 8 créditos ECTS
image-block-49748657570005

INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES

Curso de Data Driven Analytics + 8 créditos ECTS

icon-image--ANlFPVW1HaVZORlcxV__icon_zk7t3d-4

200 horas

icon-image--AcWRyeEl4ZzBZUDRwY__icon_cKcHTw-4

En liña

icon-image--ARWNTdU02Q0U5RE14R__icon_R4QF8H-4

8 ECTS

260