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Maestría en línea en ciencias de datos

Obtén tu maestría en línea de las mejores escuelas de ciencias de datos

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Master of Science in Data Science

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Magíster en Ciencia de Datos

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Master of Science in Data Science

Las mejores carreras de ciencias de datos, diseñadas para adaptarse a tu vida

Recibir un título en ciencias de datos puede abrirte un camino hacia muchas carreras en muchos campos. Si buscas obtener tu licenciatura o avanzar en tu carrera profesional, encuentra licenciaturas en línea asequibles en ciencias de datos de las mejores universidades que se ofrecen en Coursera.

Learner Profile

Anu A.

University of Illinois MCS-DS Student

Aprende más sobre los títulos en línea de ciencias de datos en Coursera

Aprendizaje de alta calidad

Nos asociamos con las principales universidades para ofrecer los mejores programas de licenciaturase en ciencias de datos en línea del mundo.

No necesitas dejar tu trabajo o mudarte a una nueva ciudad para obtener un título universitario de primera clase de ciencias de datos. Aprende de los mismos profesores y gradúate con una credencial de alto valor de la misma universidad. Elige entre una amplia variedad de títulos en línea en ciencias de datos, como un máster en ciencias de datos, en un sector de alta demanda.

Aprendizaje de alta calidad
22,000 USD por un título en línea vs. 52,000 USD por un título en el campus

Precios asequibles

Obtén un título de alto nivel de ciencias de datos por mucho menos que los programas similares en el campus.

Nos asociamos con las mejores universidades para crear programas de aprendizaje asequibles que hacen que las licenciaturas en ciencias de datos sean más accesibles para todos. Con una matrícula muy por debajo de la mayoría de los programas de licenciaturas en ciencias de datos en el campus, las licenciaturas en línea en Coursera están diseñadas para permitir a los estudiantes invertir en su educación y aumentar su potencial de ingresos después de la graduación. Al aprender habilidades en minería de datos, computación en la nube, visualización de datos y aprendizaje automático, podrás continuar con tu trabajo mientras obtienes tu título en una universidad líder. Los estudiantes que cumplan con los requisitos pueden recibir ayuda financiera.

FLEXIBLE PATHS TO A DEGREE

Start earning credit toward your degree today

Begin your degree journey before you officially apply. Take university pre-approved courses, specializations, and certificates and earn credit* toward applicable degree programs. If you choose to apply and are admitted, your completed courses may or can count toward your requirements.

Imágenes de los cursos que se integran en un título de grado
Aprendizaje aplicado al mundo real

Aprendizaje aplicado al mundo real

Aprovecha del aprendizaje en equipo y de la instrucción de expertos en vivo.

Los títulos de ciencias de datos ofrecidos en Coursera cuentan con una tecnología que te ayuda a establecer conexiones significativas con tus profesores y compañeros. A lo largo del programa, puedes asistir a las clases en línea desde cualquier lugar e interactuar directamente con los profesores y compañeros de clase. En cada paso de tu viaje de aprendizaje, tendrás acceso a un equipo de apoyo al estudiante en línea. Recibe ayuda para resolver puntos conflictivos para que puedas dominar nuevos conceptos y habilidades de las ciencias de datos.

Lo que dicen los estudiantes y los profesores

El costo, la flexibilidad y el material - juntas todo eso, creo que es una opción fenomenal.ASHISH KUMAR, GRADUADO DE MCS-DS

Únete a una comunidad global de aprendizaje

Grant M.

University of Illinois iMBA Student

Average age

35 years

Anu A.

University of Illinois MCS-DS Student

Average work experience

14 years

Students represent

95 countries

Qian Z.

University of Illinois MCS-DS Student

1st year student retention

92%

Ashish K.

University of Illinois MCS-DS Graduate

Dirigido por los mismos profesores de alto nivel que dan clases en el campus

Instructor destacado

John C. Hart, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

John C. Hart es profesor de informática y director de programas en línea y profesionales en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Obtuvo su doctorado en Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Illinois en Chicago en 1991. Lleva más de 25 años enseñando e investigando sobre computación gráfica y visualización de datos. Su investigación ha recibido el apoyo de Adobe, DARPA, Intel, Microsoft, NSF, Nokia y NVIDIA, y ha dado lugar a más de 125 artículos, patentes y vídeos.

El profesor Hart imparte el curso de Visualización de Datos en la Maestría de Ciencias de Datos de Illinois.

Instructor Profile

Una entrevista con los científicos de datos de Coursera

Webinar sobre ciencia de datos—Preguntas contestadas en directo

El webinar "Launching and Advancing Your Data Science Career", emitido el 24 de junio de 2020, analiza por qué un futuro en la ciencia de datos podría ser el paso correcto para ti. El seminario web cuenta con Allie Rogers y Marianne Sorba, científicas de datos de Coursera, y cubre sus experiencias en sus respectivos programas de maestría en ciencias de datos, sus diferentes viajes en el campo de la ciencia de datos, los proyectos en los que están trabajando actualmente y las habilidades críticas necesarias para tener éxito en sus funciones. El webinar está conducido por Diana Sunshine, Directora de Marketing de Títulos Universitarios de Coursera, y Miguel Álvarez, Jefe de Matrículas de Coursera.

¿Considerarías que una formación en matemáticas (es decir, un título universitario) es un requisito previo para entrar en el campo de las ciencias de datos? ¿Qué importancia tienen las matemáticas para entrar a este campo?

Allie:

Hoy en día, no es un requisito. Cuando me incorporé a las ciencias de datos, no me habría considerado con una formación en matemáticas. Estudié economía y llevaba un tiempo en el mercado laboral, y no era algo que hubiera utilizado realmente. Veo a muchas otras personas sin formación en matemáticas en este campo. Las habilidades en las cuales me enfoqué para desarrollar al principio (que realmente necesitaba) para superar el obstáculo y ser un científico de datos viable eran sobre todo de programación informática.

Marianne:

Normalmente, en una maestría de ciencias de datos, cubrirás las matemáticas que se necesitan en las ciencias de datos. Esto implica estadísticas básicas, las matemáticas detrás de la optimización de algoritmos. Es útil tener conocimientos de matemáticas, pero no es un requisito.

¿Cuál lenguaje de programación—Python y R—es más importante en las ciencias de datos? ¿Cuáles son las diferencias entre ambos?

Marianne:

R es más útil que Python en el análisis y la visualización de datos. También es útil para los modelos estadísticos tradicionales. Cualquier tipo de regresión es más fácil de hacer con R. Python es la herramienta para cualquier cosa relacionada con el aprendizaje automático. Es de código abierto, por lo que siempre habrá gente nueva construyendo bibliotecas útiles. Hay una biblioteca de aprendizaje automático llamada scikit-learn que puede realizar muchos de los modelos de aprendizaje automático más comunes. La amplitud de lo que se puede hacer con Python es más amplia.

Preguntas frecuentes (FAQ) sobre los títulos en ciencias de datos

  • La maestría en ciencias de datos es un programa de posgrado relativamente nuevo que combina conceptos básicos de matemáticas, ciencias de la computación, estadísticas y ciencias de la información para aprovechar los conocimientos y ayudar a los científicos de datos a mejorar los procesos operativos y empresariales. Una maestría en ciencia de datos está mejor posicionada para alguien que está interesado en avanzar en su carrera de ciencia de datos, o interesado en construir o ampliar las habilidades en el aprendizaje automático, análisis de conglomerados, bases de datos, visualización de datos, estadísticas, minería de datos y más.

  • La científica de datos de Coursera, Allie, dice: "Acepté un puesto de entrada que tenía flexibilidad en la descripción del trabajo. No esperaban que fuera una experta en datos, de ninguna manera. Pero con la flexibilidad, había tareas que realmente despertaban mi interés. A partir de ahí, podía pasar de la analítica de operaciones a otras funciones".

  • Puedes aprender ciencias de datos en cualquier momento y en cualquier lugar del mundo - sólo necesitas es una conexión al Internet.

  • Para los estudiantes que pasan por los cursos de títulos de ciencias de datos en Coursera que están acreditados por nuestros socios universitarios, todo el contenido es creado por miembros de la facultad de profesores que son expertos en la materia. Tu título será conferido y acreditado por las propias universidades.

  • Which you choose is largely a matter of preference. If you’re mathematically minded and enjoy the technical aspects of coding and modeling, a data science degree could be a good fit. On the other hand, if you love working with numbers, communicating your insights, and influencing business decisions, consider a degree in data analytics. Whether you study data science or data analytics, you’ll be building skills for an in-demand, high-paying career.