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Búsqueda avanzada
Master Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS
convocatoria
Convocatoria 25 de mayo
modalidad
Online
duracion
1500 H
creditos ects
Créditos
60 ECTS
precio
3495 EUR 2796 EUR
convocatoria
Convocatoria
25 de mayo
Las acciones formativas de INESEM tienen modalidad online
Modalidad
Online
Duración de las acciones formativas de INESEM
Duración
1500 H
Créditos de las acciones formativas de INESEM
Créditos
60 ECTS
BECA 20 %
Precio: 3495 EUR AHORA: 2796 EUR
Hasta el 30/03/2023
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!

Cuota

2796 €
200 €/primer mes
Resto de plazos: 2596 €/mes

Presentación

La creciente cantidad de datos y el desarrollo del uso de internet en los últimos tiempos hacen que cada vez estén más presentes los conceptos de Data Science y el análisis de datos en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel muy relevante en la aplicación de estos conceptos. Podrás desarrollar las habilidades necesarias para extraer y evaluar datos de forma eficaz. 

Universidad:
Universidad E-Campus
plan de estudios
Para qué te prepara

Con el Master Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS podrás desarrollar la capacidad de aprender a explotar los datos masivos haciendo uso de las técnicas estadísticas más importantes con Big Data. Serás capaz de visualizar resultados y aplicar algoritmos, permitiéndote tomar decisiones de optimización cálculos. Además contarás con la posibilidad de estudiar cómo llevar a cabo una base de datos y analizar las más exitosas.

Objetivos
  • Entender los datos y visualizar resultados mediante técnicas de Data Science y programación estadística.
  • Conocer los principales algoritmos de análisis estadístico utilizados en entorno de Big Data.
  • Familiarizarse los conocimientos necesarios para el manejo de Bases de datos.
  • Aprender a aplicar técnicas de Data Mining en Weka.
  • Iniciarse en la creación de Dashboard.
A quién va dirigido

Este Con el Master Oficial Universitario en Data Science + 60 Créditos ECTS puede ir dirigido a cualquier persona interesada en el mundo de la ciencia de datos y su aplicación a toda la tecnología que engloba el Big Data, haciendo hincapié en la especialización en el análisis y explotación de los datos. Además, sirve para cualquier profesional interesado/a en continuar formándose en este sector.

Salidas Profesionales

Las salidas profesionales de este Master Oficial Universitario en Data Science te permiten encaminar el futuro laboral junto a los equipos directivos en la toma de decisiones como analista de mercado, digital manager, data architect, chief data officer y muchas otras profesiones emergentes. Desarrolla tu carrera profesional, adquiere una formación avanzada y amplía las miras hacia este sector.

temario

  1. Ingeniería de software, sus principios y objetivos
  2. Metodologías en Espiral, Iterativa y Ágiles
  3. Prácticas ágiles
  4. Métodos ágiles
  5. Evolución de las metodologías ágiles
  6. Metodologías ágiles frente a metodologías pesadas

  1. Principios de las metodologías ágiles
  2. Agile Manifesto
  3. User History

  1. La interacción como alternativa a la planificación lineal
  2. La comunicación y la motivación
  3. Características del liderazgo participativo
  4. Pensamiento disruptivo y desarrollo de la idea
  5. Prueba y error, learning by doing

  1. Definición y características de Extreme Programming
  2. Fases y reglas de XP
  3. La implementación y el diseño
  4. Los valores de XP
  5. Equipo y cliente de XP

  1. La teoría Scrum: framework
  2. El equipo
  3. Sprint Planning
  4. Cómo poner en marcha un Scrum

  1. Introducción al método Kanban
  2. Consejos para poner en marcha kanban
  3. Equipo
  4. Business Model Canvas o lienzo del modelo de negocio
  5. Scrumban

  1. Introducción al Lean Thinking
  2. Lean Startup

  1. Agile Inception Deck
  2. Design Thinking
  3. DevOps
  4. Dynamic Systems Development Method (DSDM)
  5. Crystal Methodologies
  6. Adaptative Software Development (ASD)
  7. Feature Driven Development (FDD)
  8. Agile Unified Process

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data

  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto

  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management

  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos

  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB

  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos

  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO

  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA

  1. Tipos de inteligencia artificial

  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades

  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático

  1. Introducción
  2. Algoritmos

  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos

  1. Clasificadores
  2. Algoritmos

  1. Componentes
  2. Aprendizaje

  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo

  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas

  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón

  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python

  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

  1. Conceptos básicos de Python para la ciencia de datos
  2. Tipos de datos
  3. Bucles, funciones y módulos
  4. Proyectos para principiantes de Python
  5. Python para análisis de datos

  1. Numpy
  2. Pandas
  3. Matplotlib

  1. Formas de filtrar datos con Pandas
  2. Uso de loc
  3. Eliminar una columna
  4. Método de consulta
  5. Aplicación de pandas a columnas únicas y múltiples

  1. Pasar de tablas dinámicas de Excel a Python con Pandas
  2. Tablas dinámicas en Pandas

  1. GroupBy
  2. Funciones de agregación

  1. Fusión de datos en Python con Pandas
  2. Fusinoar y concatenar Dataframes

  1. Matplotlib para visualización de datos
  2. Nubes de palabras en Python
  3. Visualizaciones con Seaborn

  1. Conceptos básicos de aprendizaje automático
  2. ¿Qué es el aprendizaje automático?

  1. Regresión lineal e implementación en Python
  2. Regresión lineal múltiple
  3. Regresión logística
  4. Aplicación de la regresión logísitca en Python

  1. Arbol de decisión en aprendizaje automático
  2. Uso e implantación de árboles de decisiones en Python

  1. Clasificador Naive Bayes
  2. Clasificación de texto utiizando Naive Bayes en Python

  1. SVM en aprendizaje automático
  2. Casos de uso de SVM en Python

  1. Algoritmo KNN en aprendizaje automático
  2. Casos de uso de KNN en Python

  1. PCA en aprendizaje automático
  2. Implementación de PCA en Python

  1. Random Forest en aprendizaje automático
  2. Casos de uso de random forest

  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos

  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau

  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3

  1. Google Data Studio

  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi

  1. CartoDB

  1. Introducción a ggplot2
  2. Preparación de datos y paquetes necesarios
  3. El paquete ggplot2
  4. 4.Dataset
  5. ggplot predeterminado

  1. Cambiar títulos de ejes
  2. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
  3. Cambiar la estética de los títulos de ejes
  4. Cambiar la estética del texto del eje
  5. Texto del eje de rotación
  6. Eliminar texto de eje y marcas
  7. Eliminar títulos de eje
  8. Límite del rango del eje
  9. forzar el trazado para que comience en el origen
  10. Ejes con la misma escala
  11. Usar una función para modificar etiquetas

  1. Añadir un título
  2. Formato y espaciado
  3. Ajustar la posición de los títulos
  4. Fuente no tradicional
  5. Espaciado de texto de varias líneas

  1. Quitar la leyenda
  2. Eliminar títulos de leyenda
  3. Cambiar la posición de la leyenda
  4. Cambiar la dirección de la leyenda
  5. Cambiar el estilo del título de la leyenda
  6. Cambiar título de leyenda
  7. Cambiar el orden de las claves de leyenda
  8. Cambiar etiquetas de leyenda
  9. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
  10. Cambiar el tamaño de los símbolos
  11. Dejar una capa fuera de la leyenda
  12. Adición manual de elementos
  13. Usar otros estilos de leyenda

  1. Cambiar el color de fondo del panel
  2. Cambiar líneas de cuadrícula
  3. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
  4. Cambiar el color de fondo de la trama

  1. Uso de márgenes

  1. Crear una cuadrícula de múltiplos pequeños basada en dos variables
  2. Crear múltiplos pequeños basados en una variables
  3. Permitir que los ejes deambulen libremente
  4. Uso de facet_wrap con dos variables
  5. Modificar el estilo de los textos
  6. Crear un panel de diferentes parcelas

  1. Especificar colores individuales
  2. Asignar colores a las variables
  3. Variables cualitativas
  4. Variables cuantitativas
  5. Modificar paletas de colores

  1. Cambiar el estilo de trazado general
  2. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
  3. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
  4. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
  5. Crear tu propio tema
  6. Actualizar el tema actual

  1. Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
  2. Agregar una línea dentro de un gráfico
  3. Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico

  1. Agregar etiquetas a los datos
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Usar Markdown y HTML Rendering para anotaciones

  1. Voltear una trama
  2. Agregar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela

  1. Alternativas a un diagrama de caja
  2. Crear una representación de alfombra en un gráfico
  3. Crear una matriz de correlación
  4. Crear un gráfico de contorno
  5. Crear un mapa de calor
  6. Crear un diagrama de cresta

  1. Funcionamiento de las cintas en ggplot2

  1. Suavizado predeterminado
  2. Adición de un ajuste lineal
  3. Especificación de la fórmula para suavizar

  1. Combinación de ggplot2 y shiny
  2. plot.ly a través de plotly y ggplot2
  3. ggiraph y ggplot2
  4. Highcharts a través de highcharter
  5. Echarts via echarts4r
  6. Chart.js a través de charter
  7. Comentarios, consejos y recursos adicionales

  1. ¿Qué es la analítica web?
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición

  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos

  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode

  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados

  1. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir informes

  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO

  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM

  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. LinkedIn
  7. Tik tok
  8. Instagram

  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web

  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics

  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

metodología

claustro

Claustro de Profesores Especializado

Realizará un seguimiento personalizado del aprendizaje del alumno.

campus virtual

Campus virtual

Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.

materiales didácticos

Materiales didácticos

Apoyo al alumno durante su formación.

material adicional

Material Adicional

Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Centro de atención al estudiante (CAE)

Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.

inesem emplea

INESEM emplea

Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.

comunidad

Comunidad

Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.

revista digital

Revista Digital INESEM

Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.

masterclass

Master Class INESEM

Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.

Clases online

Clases online

Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus que será calificado con una puntuación entre 0-6 puntos. Finalmente tendrán que realizar un examen oficial de forma presencial en español de cada una de las asignaturas del máster, pudiendo realizarse en la sedes de Madrid o Bogotá o en cualquiera de las sedes de la Cámara de Comercio con la que la Universidad tiene un convenio para la realización de las evaluaciones presenciales. Actualmente estos exámenes se están realizando de forma online excepcionalmente por la situación de Covid.

becas

Becas y financiación

Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Inesem.

Si aún tienes dudas solicita ahora información para beneficiarte de nuestras becas y financiación.

20% Beca Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 20% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

20% Beca Desempleo

Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

15% Beca Emprende

Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15% Beca Amigo

La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

Financiación 100% sin intereses

Información sobre becas Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía email en formacion@inesem.es

Información sobre becas * Becas no acumulables entre sí.

Información sobre becas * Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es

Información sobre becas * Becas no aplicables a formación programada.

titulación

Doble Titulación: - Título Oficial de Master Oficial Universitario en Data Science expedida por la Universidad e-Campus acreditado con 60 ECTS Universitarios. Su superación dará derecho a la obtención del correspondiente Título Oficial de Máster, el cual puede habilitar para la realización de la Tesis Doctoral y obtención del título de Doctor/a. - Titulación de Master en Data Science con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y CLADEA (Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración)
Titulación:
Universidad E-Campus

claustro

Claustro de profesores:
Juan Antonio
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Doctorando en tecnologías de la información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia en científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.Leer más
Rafael
Rafael Marín

Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR). 
Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Experto en Desarrollo web, Programación de aplicaciones, Análisis de datos, Big Data, Ciberseguridad y Diseño y experiencia de usuario (UX/UI).
 

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Bibiana
Bibiana Moreno Leyva

CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.

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Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES S.A.U. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación Consentimiento del interesado y ejecución de un contrato en el que el interesado es parte. Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional.

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¿Qué es Data Science?

Data Science podemos definirlo como una doctrina encargada de analizar una agrupación amplia de bases de informaciones con el objetivo de separar y recoger algunas fuentes de datos o informaciones. Comprensión de la realidad e indagar con parámetros para la optimización a la hora de la toma de decisiones. Esta doctrina va de la mano de la inteligencia artificial y además, está presenta en nuestro día a día, por ejemplo cuando plataformas de entretenimiento visual nos recomiendan alguna serie o película.  

¿Qué beneficios tiene la Ciencia de Datos o Data Science?

Son múltiples los beneficios que tienen la ciencia de datos, destacaremos algunas de estas. En primer lugar, podemos hablar del impulso de la previsibilidad, lo que favorece y optimiza procesos a la hora de la toma de decisiones. Asimismo, asegura la inteligencia en ese instante para la gestión de informaciones y para tomar las opciones más óptimas en la entidad. Ayuda al ámbito de la protección e los datos y las informaciones, la ciencia de datos hacen empleo de la prevención de estafas. Por otro lado, impulsa las campañas de publicidad y el número de las ventas, podemos recopilar datos e informaciones de diferentes fuentes de información. Por otro lado, la ciencia de datos ayuda a las personas al análisis de datos con complejidad. Y, por último, podemos destacar el hecho que más atrae a las personas: favorece y optimiza la toma de decisiones de las personas, lo que mejora la productividad de la empresa, evitando adversidades. 

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