Máster en Ciencia de Datos *

Desarrolla soluciones de inteligencia artificial de última generación
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Máster en Ciencia de Datos

Impulsa tu carrera hacia el futuro y conviértete en un experto en una de las profesiones más demandadas

La ciencia de datos es una disciplina que ha ganado gran relevancia en la última década debido a la enorme cantidad de información que se produce y al valor que esta puede aportar a las empresas y organizaciones. El Máster en Ciencia de Datos que ofrecemos es una excelente opción para aquellos que desean formarse en este área, y estar a la vanguardia en la creación de modelos de aprendizaje basados de datos, y en el análisis y visualización de información. Esta disciplina necesita de profesionales cualificados y actualmente es una de las más demandadas en el mercado laboral.

Nuestro máster se imparte por un equipo de profesores altamente cualificados, con experiencia en la industria y la academia, y que están comprometidos en proporcionar una formación de calidad a nuestros estudiantes. Además, nuestro enfoque en la práctica hace que los estudiantes apliquen lo que aprenden en proyectos reales, permitiéndoles adquirir experiencia en el uso de herramientas y tecnologías de vanguardia en el campo de la inteligencia artificial. Esto les permitirá estar preparados para trabajar en cualquier entorno, desde startups hasta empresas internacionales, en multitud de sectores: finanzas, salud, comercio electrónico, industria automotriz y aeronáutica, manufactura y producción, transporte, logística, seguros, educación, energía, medio ambiente, entretenimiento, construcción, deportes, publicidad, marketing, ciberseguridad e investigación científica y académica.

Este exclusivo programa tiene una clara orientación profesional, y es un complemento idóneo para los profesionales del sector tecnológico: graduados universitarios en Matemáticas, Física e Ingenierías (informática, tecnologías industriales, mecánica, automoción, telecomunicaciones, electrónica industrial y automática, aeroespacial, diseño industrial y desarrollo de producto, bioinformática, biotecnología, biomédica, software, computadores, multimedia).

Doble modalidad En presencial y online

Testimonios Nuestros alumnos y profesores opinan de la titulación

Empleabilidad Descubre las salidas profesionales más demandadas

Vida universitaria Descubre actividades, visitas y los proyectos del último año

Experiencia Internacional Estudia un curso entero fuera de España

Máxima puntuación en docencia y Empleabilidad Ranking QS Stars

Top 5 Universidades privadas Españolas Ranking Forbes University 2022

Máxima puntuación en enseñanza online Ranking QS Stars

Máxima puntuación en empleabilidad e inclusividad Ranking QS Stars

2ª Universidad española en docencia U-Ranking

Entre las 6 mejores U. Privadas en España Fundación CyD

3ª Universidad privada española en transparencia Fundación CyT

La Universidad Nebrija organizó por tercer año consecutivo un evento TEDx, que tuvo lugar el 24 de marzo en el Campus de Madrid-Princesa y que se enmarcó en el año del V Centenario de Antonio de Nebrija. Bajo el título Alphas: el algoritmo inexpugnable, TEDxUNebrija reivindicó la validez del humanismo en el mundo actual y reflexiona sobre lo que hay de único en el ser humano como forma de sobrevivir a la expansión de las máquinas.


Cuadro Resumen

Perfil del alumno:Los perfiles de ingreso recomendados del Máster son los que se corresponden con los Grados de Matemáticas, Física, Ingeniería informática y otras ingenierías relacionadas. El Máster tiene un marcado carácter transversal, ya que el egresado adquirirá una base sólida necesaria para realizar el análisis de datos avanzado. Por este motivo, el Máster se dirige a profesionales con diferentes titulaciones universitarias previas, o cercanas a las mismas.

Titulación oficial:Máster Universitario en Ciencia de Datos

Centro responsable:Escuela Politécnica Superior

Oferta de plazas: 35 presencial, 50 online

Total Créditos 60 créditos.
Mínimo 12 ECTS y máximo 60 ECTS por matrícula y periodo lectivo

Curso académico en que se implantó: 2023 - 2024

Duración: 1 año. De octubre a junio


Calidad del título

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Prepárate para liderar la innovación digital



Plan de Estudios


El estudiante debe cursar 60 créditos


Primer Semestre 30 ECTS

Segundo Semestre 30 ECTS

Profesores

Profesores Professors Porcentaje de Doctores Percentage of PhD holders
7 66%
Javier Sánchez Sierra Javier Sánchez Sierra Director del Máster en Ciencia de datos
Profesor de Gestión de proyectos
Director of the Master's Degree in Dta Science
Professor of Project management
Doctor Ingeniero Industrial por la Universidad de Navarra. Entre 1996 y 1999 trabaja en mecanizados especiales para automoción y aeronáutica (Widia-Kennametal, Alemania). De 2000 a 2008 es profesor investigador en la Universidad de Navarra, en temas de computación, programación CNC, rapid prototyping, diseño mecánico, modelado 3D y visualización. Su tesis doctoral se centra en el diseño y representación gráfica de estructuras tensadas, tras lo cual realiza un master en Estructuras Tensadas (Archineer) en Dessau, Alemania. Del 2008 al 2011 realiza estancia post-doctoral en la Universidad de Stanford, California (Center for Computer Research in Music and Acoustics) donde colabora en proyectos multidisciplinares relacionados con música, composición, procesado de audio, performances, visualización. Desde 2011 se dedica a la programación de dispositivos móviles como desarrollador freelance, con más de 30 apps en el AppStore. Es co-fundador de varias startups (Xculpture, Lingualia, Luraki, Flits Music). Ha sido profesor asociado en el Berklee College of Music (Campus de Valencia) y en la UPV. Actualmente es director de innovación en Tegus Medical GmbH (Hamburgo, Alemania), plataforma de videoconferencia especializada en asistencia y entrenamiento de intervenciones neurorradiológicas (ictus, aneurismas…). Alberto Martín Alberto Martín Izquierdo ING
Profesor de Matemáticas aplicadas a ciencia de datos
ING
Professor of Mathematics applied to data science
Grado en Matemáticas y Estadística por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Machine Learning por la University College London, con tesis enfocadas a técnicas bayesianas y procesos de Gauss. Trabaja como científico de datos desde 2016 en banca (ING, BBVA) y otros sectores. Ha desarrollado soluciones industriales de analítica avanzada en entornos big data empleando modelos de detección de anomalías comportamentales sobre grafos, redes neuronales en el análisis y categorización de series temporales, y modelos de regresión para riesgo de crédito, entre otros. Angel Leon Collado Angel Leon Collado Intrum
Profesor de Análisis exploratorio de datos
Intrum
Professor of Exploratory data analysis
Licenciado en Ingeniería aeroespacial, aeronáutica y astronáutica por la Universidad Politécnica de Valencia y Doctor en Matemática Aplicada por la Ecole Centrale de Nantes. Ha participado en proyectos y equipos de investigación en las Universidad de Bristol, Universidad de Swansea y en el IMDEA, donde ha realizado más de 10 publicaciones en revistas indexadas y numerosas conferencias internacionales. En su trayectoria profesional, destacar su actividad en el ESI group (Bristol) y su aportación como Data Scientist en Vodafone e Intrum Global Technologies. Carlos Guerrero Carlos Guerrero Rodríguez El Corte Inglés
Profesor de Bases de datos
El Corte Inglés
Professor of Databases
Doctor en Biofísica, Física de la Materia Condensada y Nanotecnología (UAM). Máster en Ciencias en Nanociencia Molecular y Nanotecnología (UAM). Licenciado en Físicas (UAM). Realiza su actividad investigadora en el CSIC, desarrollando y aplicando metodologías para describir el comportamiento mecanobiológico de células, tejidos y órganos. Ha liderado proyectos de AI en Minsait y Astara. Actualmente trabaja como Lead Data Scientist en El Corte Inglés. Eduardo Fernandez Carrion Eduardo Fernandez Carrion Seguros Santa Lucia
Profesor de Aprendizaje automático II
Seguros Santa Lucia
Professor of Machine Learning II
Doctor en Métodos Estadístico-Matemáticos para el tratamiento computacional de la información (UCM). Licenciado en Matemáticas (UCM) e Ingeniería Informática (URJC). Larga trayectoria en investigación especializada en modelos numéricos en epidemiología matemática. Una trayectoria relevante como Head of AI en la empresa Stratio BD liderando soluciones de ML/AI en entornos Big Data Cloud para numerosos sectores. Actualmente, forma parte del equipo de Analítica Avanzada de Seguros Santalucía desde su comienzo en 2021. Jose Luis Herrera Jose Luis Herrera Conejero Profesor de Redes Neuronales y aprendizaje profundo Professor of Neural networks and deep learning Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Valencia y máster y doctor en Tecnologías y Sistemas de Comunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid, donde comenzó a trabajar en campo del aprendizaje automático aplicado, en un primer momento al campo de la Visión Artificial. Posteriormente estuvo trabajando en proyectos de investigación aplicando técnicas de aprendizaje profundo en imágenes médicas. Los últimos cinco años ha estado trabajando con modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en el campo de la banca tanto en datos estructurados como para procesado de lenguaje natural.

Más Información Académica

Empleabilidad


Salidas Profesionales

Destacan las siguientes posiciones como salidas laborales:

Prácticas profesionales

Algunas de las empresas e instituciones con acuerdo de colaboración para las prácticas profesionales son:

Más Información de Prácticas en Empresas

Testimoniales

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Con el fin de reforzar su contribución al panorama educativo y su compromiso con los estudiantes, la Nebrija organiza la jornada Nebrija Quantum Connection que ha contado con numerosos expertos de la Computación Cuántica en España como INDRA, LANTIK, Amazon, Miltiverse, Quasar, BBVAl, ATOS o QUSIDE con el fin de fomentar su difusión y presentar el estado de este sector en nuestro país.

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