Máster en Smart Solutions y Data Science
Máster en Smart Solutions y Data Science
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Presencial
Live Streaming
60 ECTS
Marzo 2025
Doble titulación
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información
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Máster en Smart Solutions y Data Science
Presencial
Live Streaming
60 ECTS
Marzo 2025
Doble titulación
Aprenderás desde la sensórica hasta las últimas técnicas de Data Science
El Máster en Smart Solutions & Data Science está compuesto por dos programas:
Domina el ciclo completo de los datos.
Con el Máster en Data Science y Big Data aprenderás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de analítica predictiva . En esta formación te proporcionaremos las bases de Estadística y Python necesarias para poder trabajar con datos.
En el Máster en Smart Solutions aprenderás desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT, además de conocer las técnicas de prototipado más habituales. También se introducirán conceptos fundamentales sobre Blockchain, ciberseguridad y nuevos modelos de negocio.
¿Por qué Smart Solutions
y Data Science?
y Data Science?
Nº1
Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
Fuente: Glassdoor.
91,5%
El 91,5% de las empresas europeas considera que adoptar soluciones de IoT es fundamental para el éxito empresarial
Fuente: Microsoft.
El Máster en Smart Solutions y Data Science se adapta a tu ritmo de aprendizaje, con dos programas que se pueden cursar de forma independiente
Módulo 1
Máster en Data Science y Big Data
Data Science Fundamentals
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Big Data Fundamentals
Big Data Fundamentals
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Data Visualization
Data Visualization
¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Tratamiento de fuentes de datos (ETL/ELT). Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming. Bases de datos (estructuradas y no estructuradas).
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning I
Machine Learning I
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Entrepreneurship I
Entrepreneurship I
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en Data Science.
Final Project
Final Project
Creación de tu proyecto en grupo de IOT con uso de datos recogidos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
Módulo 1
Máster en Data Science y Big Data
Data Science Fundamentals
Data Science Fundamentals
Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.
Statistics for Data Science
Statistics for Data Science
Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
Data Science with Python
Data Science with Python
Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
Big Data Fundamentals
Big Data Fundamentals
Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
Data Pre-processing
Data Pre-processing
¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
Data Visualization
Data Visualization
¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
Advanced Data Processing
Advanced Data Processing
Tratamiento de fuentes de datos (ETL/ELT). Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming. Bases de datos (estructuradas y no estructuradas).
Predictive Analytics
Predictive Analytics
Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
Machine Learning I
Machine Learning I
Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Entrepreneurship I
Entrepreneurship I
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en Data Science.
Final Project
Final Project
Creación de tu proyecto en grupo de IOT con uso de datos recogidos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
Módulo 2
Máster en Smart Solutions
The Things Foundations
The Things Foundations
Repaso de todos los elementos que van desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT.
Prototyping
Prototyping
Introducción a los principales elementos (sensores, placas, microcontroladores) que permiten la construcción de Smart connected objects. Conocer las técnicas de desarrollo de prototipos más habituales. Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Platforms
Platforms
Introducción a los conceptos fundamentales sobre Plataformas IoT, razonando, a partir de los requerimientos típicos de un proyecto, sobre la necesidad de una plataforma IoT.
Ecosystem Foundations
Ecosystem Foundations
Revisión de metamodelos y casos de uso para diferentes industrias y tipologías de empresas.
Smart Cities
Smart Cities
Introducción a los conceptos fundamentales de las soluciones de ciudades conectadas.
Industrial IoT
Industrial IoT
Introducción a los conceptos fundamentales de la digitalización industrial por medio de las técnicas y la infraestructura propias de Internet.
Smart Health
Smart Health
Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización en el sector salud por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.
Smart Home
Smart Home
Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización doméstica por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.
3D Printing
3D Printing
El objetivo de esta asignatura es familiarizarse con los procesos de fabricación digital, en particular la técnica de impresión 3D.
Security for IoT
Security for IoT
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de la seguridad en los sistemas de información y concretamente su aplicación práctica en los entornos IoT.
Communications
Communications
El objetivo de la asignatura es entender las diferentes tecnologías de comunicaciones y protocolos existentes en el entorno IoT, sus pros, sus contras y ser capaz de decidir cuál o qué combinación puede ser la más apropiada para un caso de uso concreto.
Blockchain
Blockchain
Introducción al mundo del Blockchain.
IoT Project Management
IoT Project Management
El objetivo de esta asignatura es conocer las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificar aquellos elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución minimizando las incidencias previsibles que se encuentran en este tipo de proyectos.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en IoT.
Final Project
Final Project
Diseño de tu empresa de IoT. La temática podrá ser propuesta por el estudiante en grupos de 3 a 4 integrantes máximo.
Módulo 2
Máster en Smart Solutions
The Things Foundations
The Things Foundations
Repaso de todos los elementos que van desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT.
Prototyping
Prototyping
Introducción a los principales elementos (sensores, placas, microcontroladores) que permiten la construcción de Smart connected objects. Conocer las técnicas de desarrollo de prototipos más habituales. Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
Platforms
Platforms
Introducción a los conceptos fundamentales sobre Plataformas IoT, razonando, a partir de los requerimientos típicos de un proyecto, sobre la necesidad de una plataforma IoT.
Ecosystem Foundations
Ecosystem Foundations
Revisión de metamodelos y casos de uso para diferentes industrias y tipologías de empresas.
Smart Cities
Smart Cities
Introducción a los conceptos fundamentales de las soluciones de ciudades conectadas.
Industrial IoT
Industrial IoT
Introducción a los conceptos fundamentales de la digitalización industrial por medio de las técnicas y la infraestructura propias de Internet.
Smart Health
Smart Health
Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización en el sector salud por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.
Smart Home
Smart Home
Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización doméstica por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.
3D Printing
3D Printing
El objetivo de esta asignatura es familiarizarse con los procesos de fabricación digital, en particular la técnica de impresión 3D.
Security for IoT
Security for IoT
El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de la seguridad en los sistemas de información y concretamente su aplicación práctica en los entornos IoT.
Communications
Communications
El objetivo de la asignatura es entender las diferentes tecnologías de comunicaciones y protocolos existentes en el entorno IoT, sus pros, sus contras y ser capaz de decidir cuál o qué combinación puede ser la más apropiada para un caso de uso concreto.
Blockchain
Blockchain
Introducción al mundo del Blockchain.
IoT Project Management
IoT Project Management
El objetivo de esta asignatura es conocer las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificar aquellos elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución minimizando las incidencias previsibles que se encuentran en este tipo de proyectos.
Entrepreneurship II
Entrepreneurship II
Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en IoT.
Final Project
Final Project
Diseño de tu empresa de IoT. La temática podrá ser propuesta por el estudiante en grupos de 3 a 4 integrantes máximo.
Próxima
convocatoria
convocatoria
Fecha inicio
Marzo
2025
2025
Horario
Miércoles
18:30 - 22:30
Viernes
17:00 - 21:00
18:30 - 22:30
Viernes
17:00 - 21:00
Duración
10 meses
60 ECTS
60 ECTS
Plaza
25 personas
Jorge Artieda
Digital Innovation Manager
Jose Antonio Ondivela
Smart Cities Solutions Director
Andrés Escribano
IoT Global Business Director
Adrián De La Iglesia
Innovation Project Manager
Alberto Rodríguez
Presidente
David Cristóbal
Solutions Engineering Manager
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Alvaro Montero
Co-Founder
Ver todos
Fórmate con profesores de compañías líderes
Jorge Artieda
Digital Innovation Manager
Jose Antonio Ondivela
Smart Cities Solutions Director
Andrés Escribano
IoT Global Business Director
Adrián De La Iglesia
Innovation Project Manager
Alberto Rodríguez
Presidente
David Cristóbal
Solutions Engineering Manager
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Alvaro Montero
Co-Founder
Fabiola Pérez
CEO
Juan José Beunza
Director Machine Learning Health
Miguel García
Team Lead Software Engineer
Santiago Merchán
Solution Engineer
Alberto Díaz Esteban
Profesor titular - Machine Learning
Javier Bravo Agapito
Assist. Prof. - Dep. of Software Engineering and A.I.
Rafael Caballero Roldán
Profesor titular - Facultad de informática
Ivan García Magariño
Profesor titular - Facultad de informática
Yolanda García Ruiz
Profesor titular - Facultad de informática
Julio Antonio Soto
AI & Data Science Director
Gonzalo Méndez Pozo
Profesor titular
Fórmate con profesores de compañías líderes
Jorge Artieda
Digital Innovation Manager
Jose Antonio Ondivela
Smart Cities Solutions Director
Andrés Escribano
IoT Global Business Director
Adrián De La Iglesia
Innovation Project Manager
Alberto Rodríguez
Presidente
David Cristóbal
Solutions Engineering Manager
Andrés Haddad
CEO
Carlos Picazo
Co Founder, Strategy & Finance Leader
Alvaro Montero
Co-Founder
Fabiola Pérez
CEO
Juan José Beunza
Director Machine Learning Health
Miguel García
Team Lead Software Engineer
Santiago Merchán
Solution Engineer
Alberto Díaz Esteban
Profesor titular - Machine Learning
Javier Bravo Agapito
Assist. Prof. - Dep. of Software Engineering and A.I.
Rafael Caballero Roldán
Profesor titular - Facultad de informática
Ivan García Magariño
Profesor titular - Facultad de informática
Yolanda García Ruiz
Profesor titular - Facultad de informática
Julio Antonio Soto
AI & Data Science Director
Gonzalo Méndez Pozo
Profesor titular
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