Master big data upv

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Máster big data españa

Los graduados en Data Science son capaces de crear conocimiento extraído de los datos. Los profesionales formados en Data Science serán capaces de diseñar la recogida de datos en cualquier entorno (industrial, sociológico, económico, político, empresarial, etc.), serán capaces de procesar, analizar y combinar datos de diferentes fuentes, así como de extraer conocimiento y comunicar eficazmente cómo gestionar la toma de decisiones estratégicas.

Los graduados en ciencia de datos estarán capacitados para liderar proyectos de análisis orientados a la mejora de los procesos industriales, el análisis de riesgos, la anticipación de posibles epidemias, el análisis de la resistencia a los medicamentos, la gestión de clientes y usuarios, el diseño de nuevos productos, el estudio de la evolución de los ecosistemas y, en general, la toma de decisiones en cualquier organización.

Los estudiantes de Ciencia de Datos tendrán una flexibilidad similar a la de Ingeniería Informática a la hora de elegir destinos internacionales en los que cursar un semestre, realizar su proyecto fin de carrera o realizar prácticas en empresas. La Escuela de Informática tiene acuerdos con algunas de las mejores universidades europeas (Finlandia, Holanda, Reino Unido, Alemania, Francia, etc.) y también con universidades de Estados Unidos, China, Japón y Australia.

Uned data science

The degree allows for external extracurricular internships during the academic period. In general, internships will have a maximum duration of up to 30% of the credits required to pass the degree in undergraduate studies and up to 40% in postgraduate degrees.

– To develop in the students the necessary skills so that they can efficiently carry out in the business environment the tasks of management and analysis of information required in decision making.

Graduates/Engineers/Technical Engineers/Graduates in Computer Science/Telecommunications, Industrial Engineers/Technical Engineers specializing in Electronics, Graduates in Mathematics or Physical Sciences.

Master upv

An idea to keep in mind is the economic concept called «opportunity cost». Applied to this case, a master’s degree costs a lot of time and money that we can spend in other more productive ways.

From a learning point of view, I think you can learn a lot more by working as a data scientist or learning on your own than with any master’s degree in data science or Big Data. There are numerous online courses, websites and books where you can learn much more than with any master’s degree. However, it is true that there are masters that give a great depth of knowledge and guidelines to learn quite good. There are masters with which you can learn a lot and learn well.

Another of the reasons that can make it interesting to study a master’s degree is the differentiating element with other profiles. This is undoubtedly a very important fact. For someone without work experience as a data scientist, having a master’s degree can be a differential element compared to people without a master’s degree.

Máster en ciencia de datos

El Dr. Jon Ander Gómez Adrián es profesor asociado de informática en la UPV y es miembro del centro de investigación Pattern Recognition and Human Language Technology (PRHLT). Sus intereses de investigación incluyen el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático profundo y su aplicación al reconocimiento automático del habla, el reconocimiento de texto manuscrito, el mantenimiento predictivo en la industria inteligente y la visión por ordenador.

Actualmente es Vicedecano de Formación Continua de la Facultad de Informática, Director del Máster en Big Data Analytics de la UPV y representante de la UPV en la Big Data Value Association (BDVA). Es coautor de artículos en revistas y conferencias internacionales. Ha formado parte de los comités de programa de algunas revistas y conferencias. Jon Ander Gómez es también cofundador y CDO de Solver Machine Learning, una Spin-off de la UPV.

El Dr. Gómez ha participado en varios contratos con empresas y administraciones públicas. Ha transferido diferentes tecnologías en torno a la detección de fraude, detección de anomalías y mantenimiento predictivo en la industria, entre otras. Actualmente es el Director Técnico del proyecto europeo DeepHealth con Grant Agreement 825111, https://deephealth-project.eu/

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