M.Sc. Ciencia de los datos
IU International University of Applied Sciences
Información clave
ubicación del campus
Berlin, Alemania
Idiomas
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formato de estudio
La educación a distancia
Duración
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Ritmo
Tiempo completo, Tiempo parcial
Tasas de matrícula
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Introducción
M.Sc. Ciencia de los datos
El Master Data Science de IU profundiza tu conocimiento en todas las áreas de Data Science con contenidos como Machine Learning y Big Data Technologies. Con la finalización de sus estudios, es un experto en ciencia de datos y, por lo tanto, puede abrir puertas a trabajos emocionantes y diversos, como científico de datos sénior o desarrollador de ciencia de datos. Con IU puedes estudiar desde la comodidad de tu casa, 100% online.
Dos grados, el doble de ventaja
IU International University of Applied Sciences (IU) se ha asociado con London South Bank University para brindarle la oportunidad de validar su título en dos instituciones. Cuando eliges esta opción, te graduarás de IU con un título alemán y un título británico, ¡lo que te dará un gran impulso profesional! Esta oportunidad viene sin cursos de estudio adicionales ni viajes. Para obtener más información, visite el sitio web.
No dejes pasar el 2023 – Cambia tu futuro con IU
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Galería
Requisitos de admisión
Requisitos de admisión de 60 ECTS
Si no tiene créditos ECTS de sus estudios anteriores, puede demostrar experiencia laboral profesional para su título en línea.
- Para empezar un MBA de 60 ECTS (One-Year MBA), necesitas un mínimo de 210 ECTS de tus estudios previos y un año de experiencia laboral. Debe proporcionar prueba de un año adicional de experiencia laboral hasta el final de su programa.
Requisitos Académicos:
- Título completo de una universidad / institución de educación superior pública u oficialmente reconocida en el campo relevante.
- Al menos un equivalente "satisfactorio" o de grado C obtenido en su título anterior.
- Su título universitario debe valer 240 créditos ECTS.
Experiencia profesional:
Para algunos programas de maestría de 60 ECTS, deberá haber alcanzado un año de experiencia laboral profesional antes de comenzar sus estudios.
Nivel de inglés:
- Prueba de habilidades en inglés:
- TOEFL (mín. 80 puntos) o
- IELTS (nivel mínimo 6.0 de 9 puntos) o
- Examen de inglés de Duolingo (mín. 95 puntos) o
- Certificado de Cambridge (calificación general mínima de B) o
- prueba equivalente
- Si el inglés es su idioma nativo o se graduó de una escuela/universidad de habla inglesa, no tiene que demostrar sus habilidades en inglés.
Requisitos de admisión de 120 ECTS
Requisitos Académicos:
- Título completo de una universidad / institución de educación superior pública u oficialmente reconocida en el campo relevante.
- Al menos un equivalente "satisfactorio" o de grado C obtenido en su título anterior.
- Su título universitario debe valer 180 créditos ECTS.
Nivel de inglés:
- Prueba de habilidades en inglés:
- TOEFL (mín. 80 puntos) o
- IELTS (nivel mínimo 6.0 de 9 puntos) o
- Examen de inglés de Duolingo (mín. 95 puntos) o
- Certificado de Cambridge (calificación general mínima de B) o
- Prueba equivalente
- Si el inglés es su idioma nativo o se graduó de una escuela/universidad de habla inglesa, no tiene que demostrar sus habilidades en inglés.
Requerimientos adicionales:
Para cursar la versión de 60 ECTS de este grado será necesario haber cursado las materias “Programación con Python”, “Matemáticas Avanzadas”, “Estadística - Probabilidad y Estadística Descriptiva” e “Introducción a la Informática” o demostrar conocimientos equivalentes como por ejemplo a través de experiencia laboral. Puede tomar estos cursos en línea con nosotros de forma gratuita.
Para cursar la versión de 120 ECTS de esta titulación, será necesario haber cursado las asignaturas “Estadística - Probabilidad y Estadística Descriptiva” e “Introducción a la Informática” o demostrar conocimientos equivalentes, por ejemplo, mediante experiencia laboral. Puede tomar estos cursos en línea con nosotros de forma gratuita.
Contenido del programa
Primer semestre
- Ciencia de los datos
- Matemáticas avanzadas
- Seminario: Sociedad y ciencia de datos
- Estadísticas avanzadas
- Caso de uso y evaluación
- Proyecto: Caso de uso de ciencia de datos
2do semestre
- Programando con Python
- Aprendizaje automático
- Aprendizaje profundo
- Tecnologías de Big Data
- Electivo
3er semestre
- Seguridad informática y protección de datos
- Ingeniería de modelos
- Ingeniería de software para ciencias intensivas en datos
- Electivo
- Seminario: Temas actuales en ciencia de datos
Cuarto semestre
- Tesis de maestría y coloquio
Becas y financiación
Hay varias opciones de becas disponibles. Consulte el sitio web de la universidad para obtener más información.
La licenciatura
Grado: Maestría en Ciencias (M.Sc.)
Créditos: 60 o 120 ECTS