Harbour.Space Institute of Technology

Maestría en ciencia de datos

Año 1

Los estudiantes comienzan el programa con conocimientos básicos de programación y matemáticas, incluyendo estructuras de datos, algoritmos, estadística y aprendizaje automático. Durante el primer año, profundizarán significativamente sus conocimientos de matemáticas, programación y análisis de datos. Este programa también ofrece la oportunidad de adquirir habilidades interpersonales clave para el mundo profesional, como la gestión de proyectos técnicos, la redacción y la presentación.

Módulos:

• Combinatoria y Gráficos
• Programación orientada a objetos (C++)
• Estructuras de Datos y Algoritmos
• Bases de datos
• Teoría de la probabilidad y estadística
• Unix práctico
• Introducción al diseño de interacción
• Optimización discreta
• Maestría en aprendizaje automático
• Pitón
• Redes
• Programación Java
• Análisis de Big Data/Aprendizaje automático - 2
• R
• Optimizacion convexa
• Liderazgo y dinámica de grupos
• Redacción y presentación técnica
• Teoría de la complejidad
• Gestión de proyectos técnicos
• Optimización no lineal
• Análisis estadístico de datos

Año 2

Durante el segundo año del programa, los estudiantes se centrarán principalmente en el aprendizaje de las aplicaciones clave de la ciencia de datos, así como en métodos avanzados de matemáticas y análisis de datos. Al finalizar el programa, aprenderán a realizar análisis de datos a cualquier escala, desarrollar el software necesario para el análisis y presentar los resultados de forma profesional y eficiente.

Módulos:

• Computación paralela y distribuida
• Análisis de datos estadísticos - 2
• Diseño de software
• Optimización estocástica y a gran escala
• Fundamentos de la criptografía
• Mapa Reducir
• Bases de datos distribuidas
• Extracción de textos
• Teoría de juego
• Redes neuronales y aprendizaje profundo
• Análisis de redes sociales
• Series de tiempo
• Optimización robusta
• Análisis de imágenes y vídeos - 1
• Recuperación de información
• Subastas
• Análisis de datos estadísticos - 3
• Teoría de la información
• Análisis de imágenes y vídeos - 2
• Traducción automática
• Visualización de datos
• Algoritmos en Bioinformática
• Análisis de gráficos espectrales y aplicaciones de la ciencia de datos
• Gráficos web

LAS MATEMÁTICAS COMO SEGUNDA LENGUA (MSL)

En Harbour.Space, un requisito fundamental para todos los estudiantes de carreras técnicas es poseer habilidades matemáticas avanzadas. Si careces de una sólida base matemática, pero deseas iniciar tu futuro en una disciplina técnica, puedes solicitar nuestro curso básico de matemáticas, Matemáticas como Segunda Lengua (MSL). MSL es un programa preparatorio intensivo, a tiempo completo y de un año de duración, para estudiantes sin formación académica en STEM. Proporciona a los estudiantes los conocimientos y fundamentos necesarios en matemáticas, física e informática para cursar estudios secundarios en STEM en las universidades más prestigiosas del mundo. Tras graduarse del programa MSL, los estudiantes son automáticamente elegibles para continuar en el programa de su elección en la Universidad Harbour.Space.

Informe de empleabilidad de Harbour.Space:

Los estudiantes y exalumnos son el eje central del ecosistema Harbour.Space. Hemos visto a cuatro generaciones de estudiantes prepararse para los desafíos de la industria.

Empleo en cifras:

Mientras brindemos oportunidades para que nuestros estudiantes se destaquen, harán todo lo que sea necesario para lograr sus objetivos.

95% | Tasa de empleo

83% | Consiguió un empleo dentro de los tres meses posteriores a su graduación

53% | Consiguió un trabajo antes de graduarse

80% | Se sienten felices con su trabajo actual

Impacto global:

Las fronteras no son un límite cuando tu talento habla por ti. En números, aquí está la distribución de nuestros alumnos en todo el mundo.

56% | Europa

26% | Asia

17% | América del Norte

1% | América del Sur

Tipo de industria:

Ya sea en una startup local o en una empresa internacional, nuestros alumnos encuentran su camino hacia la industria a la que pertenecen.

34% | Empresas emergentes

31% | Grandes corporaciones

27% | Empresas medianas

8% | Autónomo