Laurea Magistrale in Formazione Permanente in Data Science
Madrid, Spagna
Master
DURATA
36 settimane
LINGUE
Spagnolo
RITMO
Tempo pieno
SCADENZA DELLA DOMANDA
LA PRIMA DATA DI INIZIO
FORMATO DI STUDIO
Nel campus
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Il Master in Data Science dell'Università Rey Juan Carlos nasce dall'esigenza di formare professionisti qualificati che combinino conoscenze sia nell'ingegneria che nell'analisi di set di dati complessi per la loro applicazione in molteplici settori industriali, di ricerca e di innovazione. Attualmente esiste una grande richiesta per questo tipo di professionalità che è difficile da soddisfare, data la scarsità di candidati che integrino un profilo di conoscenze adeguato e abbiano anche esperienza pratica nella progettazione, sviluppo e implementazione di questo tipo di progetti.
obiettivi
- Integrare le conoscenze teoriche e pratiche necessarie per la pratica della scienza dei dati, integrando sia la dimensione ingegneristica che quella di analisi dei dati.
- Acquisire competenze nell'utilizzo delle principali architetture e strumenti tecnologici, nonché dei metodi matematici e statistici utilizzati nella data science.
- Mettere in pratica le conoscenze acquisite per applicarle in un ambiente di lavoro reale (tirocinio aziendale) e sviluppare un progetto completo di data science (tesi di laurea magistrale).
Il programma formativo è strutturato in 4 moduli conoscitivi. Sono incluse le materie fondamentali (6 crediti ECTS) e le materie di specializzazione (3 crediti ECTS). In tutti, le conoscenze teoriche saranno combinate con esercizi e lavoro pratico. Un aspetto differenziante del Master è l'integrazione di aspetti di ingegneria dei dati (Spark, Hadoop, architetture cloud, raccolta e archiviazione dei dati) e analisi dei dati (modelli statistici, data mining, simulazione, analisi di grafici o visualizzazione e comunicazione).
Numero di crediti: 60
Elenco dei soggetti e dei soggetti.
I. Metodi statistici
- Tecniche e metodi di scienza dei dati (6 ECTS).
- Data Mining (3 ECTS).
- Metodi di simulazione e calcolo (3 ECTS).
II. Acquisizione e archiviazione dei dati
- Raccolta dati (3 ECTS).
- Ricerca e recupero di informazioni (3 ECTS).
- Database non convenzionali (3 ECTS).
- Privacy e protezione dei dati (3 ECTS).
III. Elaborazione dati
- Sistemi distribuiti di elaborazione dati (6 ECTS).
- Architetture cloud (3 ECTS).
- Programmazione Orientata all'Informatica (3 ECTS).
IV. Analisi dei dati
- Business Intelligence e Analisi (6 ECTS).
- Analisi di Grafici e Reti Sociali (3 ECTS).
- Visualizzazione: comunicazione e presentazione dei risultati (3 ECTS).