The American University of Greece Global Campus
MS en Data ScienceBoston, Estados Unidos de América
TIPO DE ESTUDIOS
Máster
DURACIÓN
12 meses
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Sep 2025
TASAS DE MATRÍCULA
USD 15.300
FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia
Introducción
El Máster en Ciencia de Datos de AUG Global Campus prepara a los profesionales para liderar la economía basada en datos. Ofrecido totalmente en línea, el programa combina habilidades técnicas avanzadas con una visión estratégica del negocio. Los estudiantes se involucran con cursos prácticos en Python, R, aprendizaje automático, IA, visualización de datos y análisis de big data. A través de estudios de casos reales y aprendizaje basado en proyectos, aprenden a extraer información, construir modelos predictivos y resolver problemas complejos. Los cursos están dirigidos por profesores expertos con experiencia académica y en la industria global. Diseñado para profesionales de diversos ámbitos, empresarial, tecnológico, sanitario, etc., el programa fomenta la colaboración interdisciplinar. Los graduados están listos para roles de alta demanda como Científico de Datos, Ingeniero de Aprendizaje Automático y Analista de Inteligencia de Negocios, con salarios medios por encima de $ 120,000. Acreditado por NECHE y autorizado por MBHE, este grado ofrece calidad y flexibilidad. La Maestría en Ciencias de Datos en AUGGC es su plataforma de lanzamiento en una carrera a prueba de futuro en uno de los campos de más rápido crecimiento del mundo.
En el mundo actual impulsado por los datos, la capacidad de aprovechar el poder de los datos ya no es un lujo, es una necesidad. Nuestro programa de Maestría en Ciencia de Datos está diseñado para transformarte de un Científico de Datos Amateur en un Líder de Ciencia de Datos, equipado con las habilidades, el conocimiento y la confianza para hacer frente a los desafíos del mundo real e impulsar el éxito empresarial.
Nuestro programa de Máster en Ciencia de Datos es más que una serie de cursos: es un viaje. Un viaje que le llevará desde la comprensión de los fundamentos de la ciencia de datos hasta el dominio de técnicas avanzadas y la dirección de proyectos basados en datos. Si usted está buscando para iniciar una nueva carrera, avanzar en su papel actual, o simplemente mantenerse por delante de la curva, este programa le dota de las habilidades que necesita para tener éxito en el mundo impulsado por los datos del mañana.
- Duración: Un año y medio
- Número de cursos: 12 cursos (36 créditos US).
- Impartición del curso: 100% en línea
- Puntos de admisión: Los nuevos estudiantes son admitidos al comienzo de los trimestres de otoño, invierno y primavera.
Galería
Estudiantes ideales
Nuestro programa de Maestría en Ciencias de Datos está diseñado para profesionales ambiciosos y aspirantes a científicos de datos que buscan desarrollar habilidades técnicas y analíticas muy demandadas. Tanto si te encuentras en transición hacia la ciencia de datos como si estás progresando en tu puesto actual, nuestro programa te proporciona las herramientas para prosperar en el mundo actual, impulsado por los datos.
Candidatos ideales para la Maestría en Ciencias de Datos:
- Aspirantes a los científicos de datos
- Personas con un fuerte interés en análisis, programación y aprendizaje automático.
- Graduados recientes en campos STEM (Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística) que buscan ingresar al mercado laboral de la ciencia de datos.
- Personas que desean cambiar de carrera y entrar en una industria de alto crecimiento con oportunidades laborales lucrativas.
- Profesionales que buscan mejorar sus habilidades
- Ingenieros de software, profesionales de TI y analistas que buscan realizar la transición a la ciencia de datos.
- Analistas de negocios y profesionales financieros deseosos de aplicar la toma de decisiones basada en datos a su trabajo.
- Profesionales que buscan integrar IA y aprendizaje automático en sus industrias (por ejemplo, atención médica, marketing, cadena de suministro, viajes, etc.).
- Líderes y gerentes empresariales
- Ejecutivos y gerentes que necesitan liderar iniciativas basadas en datos y tomar decisiones estratégicas.
- Los líderes de equipo son responsables de gestionar los equipos de análisis y ciencia de datos.
- Emprendedores que quieran aprovechar la ciencia de datos para el crecimiento y la innovación empresarial.
- Personas con un fuerte interés en análisis, programación y aprendizaje automático.
- Graduados recientes en campos STEM (Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística) que buscan ingresar al mercado laboral de la ciencia de datos.
- Personas que desean cambiar de carrera y entrar en una industria de alto crecimiento con oportunidades laborales lucrativas.
- Profesionales que buscan mejorar sus habilidades
- Ingenieros de software, profesionales de TI y analistas que buscan realizar la transición a la ciencia de datos.
- Analistas de negocios y profesionales financieros deseosos de aplicar la toma de decisiones basada en datos a su trabajo.
- Profesionales que buscan integrar IA y aprendizaje automático en sus industrias (por ejemplo, atención médica, marketing, cadena de suministro, viajes, etc.).
- Líderes y gerentes empresariales
- Ejecutivos y gerentes que necesitan liderar iniciativas basadas en datos y tomar decisiones estratégicas.
- Los líderes de equipo son responsables de gestionar los equipos de análisis y ciencia de datos.
- Emprendedores que quieran aprovechar la ciencia de datos para el crecimiento y la innovación empresarial.
Admisiones
Becas y Financiamiento
Cómo costear su Maestría en Ciencias de Datos en The American University of Greece Global Campus
The American University of Greece Global Campus ( AUGGC ) cuenta con la acreditación de la Comisión de Educación Superior de Nueva Inglaterra (NECHE) y la autorización de la Junta de Educación Superior de Massachusetts. Como institución internacional en cuanto a ayuda financiera, los estudiantes AUGGC no son elegibles para recibir ayuda financiera federal de EE. UU. Sin embargo, nos comprometemos a brindar una educación de alta calidad y reconocimiento mundial accesible y asequible.
Nuestra matrícula base es altamente competitiva según los estándares de América del Norte, y alentamos a los estudiantes a explorar una variedad de opciones de financiación, incluidos préstamos privados, beneficios de matrícula del empleador y otros recursos financieros.
Nuestro equipo de admisiones está disponible para discutir planes de pago y ayudarlo a identificar las mejores opciones para hacer realidad su educación en AUGGC .
Plan de estudios
La Maestría en Ciencias de Datos en AUG Global Campus es un programa de 12 cursos diseñado para brindar una experiencia de aprendizaje integral y flexible. Nuestro plan de estudios está estructurado para ayudar a los estudiantes a desarrollar sólidos conocimientos básicos , habilidades avanzadas en ciencia de datos y adquirir experiencia especializada en áreas de vanguardia como el aprendizaje profundo, la IA generativa y la predicción de series temporales .
El programa de Maestría en Ciencias de Datos sigue una secuencia bien estructurada para garantizar que los estudiantes desarrollen progresivamente sus conocimientos y experiencia. El programa incluye asignaturas troncales, especializaciones optativas y un proyecto final para ofrecer una experiencia de aprendizaje práctica y completa.
- Curso de admisión: Fundamentos de la ciencia de datos
- Todos los estudiantes comienzan su viaje con Fundamentos de ciencia de datos , un curso crítico diseñado para:
- Construya una base sólida en herramientas y conceptos de programación, matemáticas y ciencia de datos.
- Configure un entorno de ciencia de datos profesional utilizando herramientas como Python, Jupyter Notebooks, Anaconda, PySpark y Git .
- Proporcionar experiencia práctica de un proyecto típico de ciencia de datos que cubra el análisis de datos, la manipulación de datos y las visualizaciones de datos basados en conjuntos de datos del mundo real.
- Fomente la confianza al capacitar a los estudiantes para lograr un éxito temprano en la construcción de modelos, incluidas las técnicas de regresión, clasificación y agrupamiento.
- Construya una base sólida en herramientas y conceptos de programación, matemáticas y ciencia de datos.
- Configure un entorno de ciencia de datos profesional utilizando herramientas como Python, Jupyter Notebooks, Anaconda, PySpark y Git .
- Proporcionar experiencia práctica de un proyecto típico de ciencia de datos que cubra el análisis de datos, la manipulación de datos y las visualizaciones de datos basados en conjuntos de datos del mundo real.
- Fomente la confianza al capacitar a los estudiantes para lograr un éxito temprano en la construcción de modelos, incluidas las técnicas de regresión, clasificación y agrupamiento.
- Cursos básicos (8 cursos obligatorios)
- Estos cursos básicos garantizan una comprensión integral de los principios clave de la ciencia de datos:
- Fundamentos de la ciencia de datos (curso de admisión)
- Análisis de datos y estadísticas
- Ingeniería de datos
- Procesamiento de Big Data y Computación en la Nube
- Ingeniería de características
- Métodos avanzados de aprendizaje automático
- Visualización de datos y narración de historias para inteligencia empresarial y toma de decisiones
- Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos, cumpliendo con la Ética y la IA Responsable
- Fundamentos de la ciencia de datos (curso de admisión)
- Análisis de datos y estadísticas
- Ingeniería de datos
- Procesamiento de Big Data y Computación en la Nube
- Ingeniería de características
- Métodos avanzados de aprendizaje automático
- Visualización de datos y narración de historias para inteligencia empresarial y toma de decisiones
- Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos, cumpliendo con la Ética y la IA Responsable
- Optativas de especialización (Elegir 3 cursos)
- Los estudiantes tienen la flexibilidad de personalizar su experiencia de aprendizaje seleccionando tres cursos de especialización:
- Aprendizaje profundo y redes neuronales
- Aplicaciones de IA generativa
- Pronóstico de series temporales
- Procesamiento natural del lenguaje
- Sistemas de recuperación de información y recomendación
- Aplicaciones de ML empresarial
- Aprendizaje profundo y redes neuronales
- Aplicaciones de IA generativa
- Pronóstico de series temporales
- Procesamiento natural del lenguaje
- Sistemas de recuperación de información y recomendación
- Aplicaciones de ML empresarial
- Proyecto final y desarrollo de cartera
- El programa culmina con un proyecto final, donde los estudiantes aplican sus conocimientos a un desafío real de ciencia de datos. Este proyecto consistirá en:
- Centrado en la industria, solucionamos problemas comerciales reales con técnicas avanzadas de ciencia de datos.
- Mejora de portafolios, permitiendo a los estudiantes mostrar sus proyectos en GitHub para impulsar la empleabilidad.
- Guiados por expertos, garantizamos que los estudiantes reciban retroalimentación y conocimientos de la industria durante todo el proceso.
- Centrado en la industria, solucionamos problemas comerciales reales con técnicas avanzadas de ciencia de datos.
- Mejora de portafolios, permitiendo a los estudiantes mostrar sus proyectos en GitHub para impulsar la empleabilidad.
- Guiados por expertos, garantizamos que los estudiantes reciban retroalimentación y conocimientos de la industria durante todo el proceso.
- Todos los estudiantes comienzan su viaje con Fundamentos de ciencia de datos , un curso crítico diseñado para:
- Construya una base sólida en herramientas y conceptos de programación, matemáticas y ciencia de datos.
- Configure un entorno de ciencia de datos profesional utilizando herramientas como Python, Jupyter Notebooks, Anaconda, PySpark y Git .
- Proporcionar experiencia práctica de un proyecto típico de ciencia de datos que cubra el análisis de datos, la manipulación de datos y las visualizaciones de datos basados en conjuntos de datos del mundo real.
- Fomente la confianza al capacitar a los estudiantes para lograr un éxito temprano en la construcción de modelos, incluidas las técnicas de regresión, clasificación y agrupamiento.
- Cursos básicos (8 cursos obligatorios)
- Estos cursos básicos garantizan una comprensión integral de los principios clave de la ciencia de datos:
- Fundamentos de la ciencia de datos (curso de admisión)
- Análisis de datos y estadísticas
- Ingeniería de datos
- Procesamiento de Big Data y Computación en la Nube
- Ingeniería de características
- Métodos avanzados de aprendizaje automático
- Visualización de datos y narración de historias para inteligencia empresarial y toma de decisiones
- Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos, cumpliendo con la Ética y la IA Responsable
- Optativas de especialización (Elegir 3 cursos)
- Los estudiantes tienen la flexibilidad de personalizar su experiencia de aprendizaje seleccionando tres cursos de especialización:
- Aprendizaje profundo y redes neuronales
- Aplicaciones de IA generativa
- Pronóstico de series temporales
- Procesamiento natural del lenguaje
- Sistemas de recuperación de información y recomendación
- Aplicaciones de ML empresarial
- Proyecto final y desarrollo de cartera
- El programa culmina con un proyecto final, donde los estudiantes aplican sus conocimientos a un desafío real de ciencia de datos. Este proyecto consistirá en:
- Centrado en la industria, solucionamos problemas comerciales reales con técnicas avanzadas de ciencia de datos.
- Mejora de portafolios, permitiendo a los estudiantes mostrar sus proyectos en GitHub para impulsar la empleabilidad.
- Guiados por expertos, garantizamos que los estudiantes reciban retroalimentación y conocimientos de la industria durante todo el proceso.
Resultado del programa
Al finalizar el programa de Maestría en Ciencias de Datos , los graduados:
- Ser competente en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de aprendizaje automático de extremo a extremo .
- Obtenga una ventaja competitiva en el mercado laboral con habilidades de inteligencia artificial y ciencia de datos preparadas para la industria.
- Ser capaz de liderar procesos de toma de decisiones basados en datos en organizaciones de diversos sectores.
- Prepárese para roles como científico de datos, analista de datos, ingeniero de inteligencia artificial, ingeniero de aprendizaje automático, analista de inteligencia empresarial, ingeniero de (big) datos y similares .
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
El campo de la ciencia de datos sigue ofreciendo oportunidades profesionales prometedoras, con salarios competitivos y una sólida perspectiva laboral. Existe una tendencia hacia puestos especializados como ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de datos e ingenieros de IA/ML , alejándose de los puestos de científico de datos generalistas. (Consejo GSD) Con una notable demanda de las siguientes habilidades:
Python es el lenguaje de programación más demandado y aparece en el 78 % de las ofertas de trabajo de científicos de datos en 2023.
El aprendizaje automático se menciona en el 69% de las ofertas de trabajo.
La demanda de habilidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN) aumentó del 5 % en 2023 al 19 % en 2024. (365DataScience)
Los graduados del programa de Maestría en Ciencias de Datos tendrán una ventaja en estas carreras en vista de las habilidades que desarrollarán como resultado del programa de Maestría en Ciencias de Datos.
- Programación y dominio de herramientas: domine Python, Anaconda, Jupyter Notebooks, Pandas, PySpark, BeautifulSoup, Plotly, Streamlit, SQL, Tensorflow, LangChain, Git, etc.
- Fundamentos de la ciencia de datos: técnicas de análisis exploratorio de datos, regresión y clasificación con métricas de evaluación de modelos y visualizaciones correspondientes.
- Ingeniería de datos: recopilar, almacenar y administrar datos, manipulación de datos, creación de canalizaciones, supervisión del rendimiento del modelo y la deriva de datos.
- Big Data: trabaje con conjuntos de datos a gran escala utilizando PySpark y computación en la nube.
- Aprendizaje Automático e IA: Construya modelos complejos de aprendizaje automático y trabaje con aplicaciones de aprendizaje profundo e IA generativa. Aprenda a diseñar experimentos, evaluar el rendimiento adecuado de los modelos y a aprovechar al máximo los datos disponibles.
- Inteligencia empresarial y narración de historias: presente sus hallazgos de una manera convincente que impulse las decisiones comerciales.
- Gestión de proyectos: comprenda el panorama general, gestione a las partes interesadas y lidere proyectos de ciencia de datos en grandes organizaciones.
- Desarrollo de cartera: cree soluciones de ciencia de datos de extremo a extremo, documentadas en GitHub, que muestren su experiencia a posibles empleadores.