Diferencias entre
DATA SCIENCE y DATA ANALYTICS:
¿Tienes dudas sobre qué máster elegir? Descubre las diferencias entre Data Science y Data Analytics. Te ayudaremos a entender cada campo y a elegir el máster que mejor se adapte a tus intereses. Además, si descubres que ambas son tu profesión, tenemos un programa 360 idóneo para ti. ¡Toma la decisión correcta para tu futuro en el análisis de datos!
Programas de formación en Big Data e IA
Máster en Data Analytics
Si eres un apasionado de los negocios, te gusta todo lo que tiene que ver con busines intellingence y contribuir en la toma de decisiones de negocio sin duda tu perfil es de Analista de datos.
Máster en Data Science
El máster en Data Science está enfocado a perfiles más técnicos, más apasionados de la programación con Python y el desarrollo o creación de modelos predictivos. Si es así, tu perfil es, sin duda el de data scientist ¡Adivinarás el futuro!
Máster en Data Analytics y Science
Con nuestra doble titulación en Data Analytics y Data Science, serás capaz de desempeñar las funciones de ambos perfiles, data analyst y data scientist. Aprende a analizar datos y predecir tendencias con una formación súper completa. ¡Conviértete en un perfil data que toda empresa busca!
Conoce a nuestros docentes
Nuestros docentes son apasionados por los datos, convirtiéndose en referentes en su sector.
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Llegó la hora de dar ese impulso a tu carrera que tanto deseas. ¡Escoge tu programa!
FECHAS
HORAS
IDIOMA
FORMATO
Máster en
Data Analytics
21 de mayo - 4 de diciembre 2024
Martes y jueves
18:30h - 21:00h CET
Español
Live - Streaming
Máster en
Data Analytics
15 de octubre 2024 - 7 de abril 2025
Martes y jueves
18:30h - 21:00h CET
Español
Live - Streaming
Máster en
Data Science
21 de mayo - 4 de diciembre 2024
Lunes y miércoles
18:30h - 21:00h CET
Español
Live - Streaming
Máster en
Data Science
14 de octubre 2024 - 7 de abril 2025
Lunes y miércoles
18:30h - 21:00h CET
Español
Live - Streaming
Máster en
Data Analytics y Science
21 de mayo 2024 - 30 de enero 2025
Lunes y miércoles
18:30h - 21:00h CET
Español
Live - Streaming
Máster en
Data Analytics y Science
14 de octubre 2024 - 2 de junio 2025
Lunes y miércoles
18:30h - 21:00h CET
Español
Live - Streaming
Que opinan nuestros alumnos
¿Por qué formarme en Pontia?
Metodología práctica
Hemos diseñado nuestros programas para que desde el primer momento pongas en práctica lo aprendido trabajando desde diferentes ejercicios individuales hasta un proyecto real dando solución a un problema de negocio de principio a fin. Conseguirás desarrollar un proyecto en grupo tal y como harás una vez comiences a trabajar.
Comunidad Data
Pasarás a formar parte para siempre de nuestra comunidad Data donde podrás compartir conocimientos, recursos y generar debates sobre temas relacionados con Data con numerosos expertos que están dentro de ella. Disfrutarás de ventajas exclusivas por formar parte de ella.
Clases reducidas
Todas nuestras clases son reducidas teniendo el tamaño justo para poder mantener una comunicación y seguimiento muy cercano y a la vez poder tener unos compañeros con los que compartir y trabajar de la mano durante el trascurso del programa.
Clases Live - Streaming
La formación está creada para tener dos sesiones a la semana en vivo con los docentes en las que se desarrollan siempre ejercicios y proyectos prácticos. No utilizamos las sesiones en vivo para enseñar conceptos teóricos, ¡estos los tienes en el campus virtual para consultarlos cuando quieras!
Certificación líder en la industria
Tenemos nuestro plan de estudios completamente adaptado al estándar de la industria y al finalizar podrás pasar una rubrica que permite verificar que tus habilidades son las necesarias para trabajar en las mejores empresas tecnológicas que están contratando a nuestros alumnos.
Potenciamos tu marca personal
Contarás con formación en portfolio y marca personal aprendiendo de casos de éxito de nuestros alumnis ya que gracias a ello consiguieron sus entrevistas laborales antes de finalizar el máster. Tendrás a nuestro departamento de marketing colaborando contigo en la creación del contenido.