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Aún hay tiempo, hasta el día 5, pero las plazas disponibles son pocas, dado el gran interés que ha levantado y la respuesta que ha obtenido. No en vano, se trata de una magnífica oportunidad de formarse de mano de un profesorado de alto nivel y de obtener un título que abre el acceso a perfiles laborales muy competitivos. Ser Experto en Ciencia de Datos, y disponer de esa titulación a través de una universidad de gran prestigio en la materia, como es la UAL, supone tener al alcance de quien lo logra unas enormes expectativas de trabajo y de desarrollo científico. De hecho, está organizado desde el Centro de Desarrollo y Transferencia de Investigación Matemática a la Empresa (CDTIME), coordinado por Fernando Reche, y tiene la colaboración de la Universidad de Castilla La Mancha, otra de las más destacadas del país. El motivo de su creación reside en una necesidad que se ha detectado en el mercado laboral, por lo que busca “dotar de las competencias necesarias para ejercer una de las profesiones con mayor demanda en la actualidad”. Está compuesto de 25 créditos ECTS, equivalentes a 187 horas y media de formación.
El curso constará de 8 módulos y será impartido principalmente por investigadores de ambas universidades, que se han ganado un reconocido prestigio nacional e internacional. Se desarrollará íntegramente en formato on-line y estará alojado para su desarrollo en la plataforma de docencia virtual de la UAL. Se le ha dado un enfoque eminentemente práctico, sin descuidar los fundamentos teóricos de los métodos utilizados, y el software que se va a utilizar es de libre distribución (R y Python), por lo que solamente es necesario disponer de ordenador y conexión a Internet. Una vez realizada la matrícula y puesto en marcha el curso, algo que será el próximo día 24 de este mismo mes de marzo, los alumnos contarán con un profesorado que aglutina una gran experiencia en la analítica de datos, y que también ha participado en proyectos de investigación de primer nivel, tanto en el ámbito nacional como en el internacional. Además, los anteriormente referidos créditos del curso serán reconocidos en el futuro Máster sobre Ciencia de Datos y Ciberseguridad, que se está organizando en la propia Universidad de Almería.
El requerimiento obligado por la pandemia de una realización netamente virtual ha servido para facilitar el acceso a personas que no pueden desplazarse periódicamente a las instalaciones de la UAL, con matrículas de lugares bastante distantes a la provincia de Almería. Las clases se harán en streaming, y a la vez serán grabadas para quien no pueda asistir en directo a las mismas, pero además se añadirá el material adecuado que complete la información expuesta en esas clases. Los Cursos de Experto que forman parte de la oferta formativa de la Universidad de Almería pueden ser realizados por todas las personas que tengan las condiciones académicas suficientes para acceder a la universidad, y más en concreto, este de Ciencia de Datos es idóneo para complementar los Grados en Matemáticas, Ingeniería Informática o equivalentes, así como también está dirigido a profesionales cualificados en profesiones afines, titulados en Ingeniería, graduados en ciclos formativos de grado superior en Informática o en Electrónica, así como titulados superiores afines a los perfiles anteriores y estudiantes de los títulos de Matemáticas e Ingeniería.
En cuanto a los conocimientos requeridos, está claro que resulta conveniente tener las competencias básicas en cálculo y álgebra, así como en el manejo del ordenador. No en vano, la analítica de datos requiere conocimientos computacionales y de herramientas estadísticas que se estudiarán con profundidad en el curso, sobre todo desde la perspectiva de la aplicabilidad. En todo caso, toda la información del mismo, así como sobre el orden de preferencia en la admisión, ya que el número de plazas es limitado, puede consultarse en la Sección de Información, en el link http://fcontinua.ual.es/index.php/cursos-y-expertos/?codigo=147452, dentro del marco general de Formación Continua de la UAL. Respecto a los módulos abordados, la información está recogida en el enlace web https://sites.google.com/view/curso-de-experto/, y éstos están dedicados a herramientas para el análisis de datos (R y Python), minería de datos, métodos de regresión avanzada, métodos de clasificación, series temporales, machine learning probabilístico y seguridad de la información. Tiene prevista su finalización para el día 22 de diciembre.
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