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master data science y analisis de datos
MASTER DATA SCIENCIE Y ANALISIS DE DATOS: Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS(MASTER DATA SCIENCIE Y ANALISIS DE DATOS con TITULACION UNIVERSITARIA de la UNIVERSIDAD UNNE)
1º GARANTÍA
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2º CONFIANZA
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3º CALIDAD AENOR
Todos los procesos de enseñanza-aprendizaje siguen los mas rigurosos controles de calidad extremos, estando certificados por AENOR por la ISO 9001 y llevando a cabo auditorias externas anuales que Garantizan la máxima calidad AENOR.
4º EQUIPO EUROINNOVA
Nos sentimos orgullosos de nuestro equipo formado por más de 50 Profesores especialistas y más de 100 colaboradores externos a tu entera disposición en este Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS, todo ello junto a más de 20 años de experiencia y miles de alumnos formados nos permiten garantizar la Máxima Calidad en la Atención al Alumno
5º BOLSA DE EMPLEO
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Agencia de colocación autorizada Nº 9900000169
6º RESPETUOSOS CON EL ENTORNO
Euroinnova es una empresa comprometida con el medio ambiente, Socialmente responsable y un referente formativo en materia de igualdad de género con una amplia oferta formativa en igualdad, y que mantiene una estrecha colaboración con el Instituto de la Mujer (Escuela Virtual de Igualdad).
7º MEJOR PRECIO
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MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL DATA SCIENCE
- ¿Qué es Data Science?
- Historia del Data Science
- ¿Qué función tiene un Científico de datos?
- Data Science vs Big Data. Principales diferencias
MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING.
- Hadoop
- Pig
- Hive
- Sqoop
- Flume
- Spark Core
- Spark 2.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING.
- Fundamentos de Streaming Processing
- Spark Streaming
- Kafka
- Pulsar y Apache Apex
- Implementación de un sistema real-time
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL.
- Hbase
- Cassandra
- MongoDB
- NeoJ
- Redis
- Berkeley DB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY.
- Lucene + Solr
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS.
- Arquitectura Lambda
- Arquitectura Kappa
- Apache Flink e implementaciones prácticas
- Druid
- ElasticSearch
- Logstash
- Kibana
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING.
- Amazon Web Services
- Google Cloud Platform
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG.
- Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
- Optimización y monitorización de servicios
- Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS.
- Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
- Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
MÓDULO 3. EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA EN DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
- ¿Qué es Hadoop?
- El sistema de archivos HDFS
- Algunos comandos de referencia
- Procesamiento MapReduce con Hadoop
- El de los clusters en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
- Una aproximación a Pentaho
- Soluciones que ofrece Pentaho
- MongoDB & Pentaho
- Hadoop & Pentaho
- Weka & Pentaho
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
- Introducción
- La Analítica Web: Un reto cultural
- ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
- Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
- La analítica web en la actualidad
- Definiendo la analítica web
- El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
- Identificar los factores críticos
- Otros factores que convienen medir
- Las macro y microconversiones
- Medir el valor económico
- Sitios sin comercio: valores a medir
- Medición de sitios BB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
- Introducción
- La usabilidad Web
- Pruebas Online y a Distancia
- Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
- Introducción
- Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
- Análisis del tráfico de sitios web
- Búsquedas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
- Introducción
- La nueva web social y como medir datos
- Las aplicaciones
- Analizar el comportamiento desde el móvil
- Analizar el rendimiento de los vídeos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
- Análisis de Blogs
- Coste y beneficios de escribir en un blog
- Nuestro impacto en Twitter
- Métricas para Twitter
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
- La calidad de los datos
- Obtener datos válidos
- ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
- Beneficios de análisis multicanal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
- Segmentación en base al comportamiento
- Predicción y minería de datos
- Rumbo a la analítica inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
MÓDULO 5. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
- Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
MÓDULO 7. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
- Introducción a los cuadros de mando y dashboard
- Estrategias para la creación de un cuadro de mando
- Dashboard en Excel o Google Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
- Aplicaciones gratuitas
- Aplicaciones propietarias
MÓDULO 8. DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI (BUSINESS INTELLIGENCE)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN
- Nociones básicas
- Concepto de DataWareHouse
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE
- Aplicación
- Elementos
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART
- Datamart
- DataMart: Componentes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL
- Base de datos central
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75
- Creación de Cubos
- Transformación, extracción y carga
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP
- Discoverer Administrador
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Cliente y Servidor
- Discoverer Desktop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS
- Minería de datos
- ¿Qué podemos hacer con data Mining?
- ¿Qué usos puede tener el data Mining?
- Metodología de la minería de datos
- Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
- Árboles de decisión
- Reglas de inducción
- Redes Bayesanas
- Algoritmos Genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING
- Ciclo data mining
- Minería de Textos y Web Mining
- Data mining y marketing
MÓDULO 9. PROYECTO FINAL
Resumen salidas profesionales master data science y analisis de datos
El constante crecimiento de la información que se analiza en las empresas día a día y el desarrollo tan grande las tecnologías, hacen que conceptos como Data Science, Big Data, Analisis de datos estén cada vez mas presentes, sobre todo en el ámbito empresarial, haciendo que el papel de analista de datos ó data scientist sea cada vez más demandado y tenga una importancia muy grande en las empresas.Con la realización de este máster podrás optar a trabajar en grandes empresas que tramiten grandes cantidades de datos diariamente y podrás realizar la planificación, análisis y extracción de conclusiones de estos datos para la mejora de las decisiones, a veces vitalmente importantes, que toma la empresa para la mejora de sus productos /ventas/herramientas y que pueden llegar a tomar el valor diferencial con la competencia.
Objetivos master data science y analisis de datos
- Aprender en qué consiste el Data Science y el Big Data.- Saber manejar grandes volúmenes de información e interpretarla.- Capacitar para la conversión de datos en productos o servicios.- Desarrollar dashboards para la presentación de información.- Conocer y aprender lenguajes de programación estadística.
Salidas profesionales master data science y analisis de datos
Con la realización de este máster podrás optar a los siguientes puestos:- Data Scientist- Analista de datos- Business Intelligence Administrator- Gestor de infraestructuras de Big Data- Business Analist. Y en general cualquier puesto que necesite el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones.
Para que te prepara este master data science y analisis de datos
Con este máster en Data Science podrás aprender todos los conocimientos necesarios de Data Science y Big Data para poder convertirse en un profesional que sepa analizar y manejar cantidades de datos elevadas que sirvan para tomar decisiones fundamentales en las empresas para mejorar muchos aspectos de ella. Este máster lo convertirá en un valor diferencial muy a tener en cuenta por las empresas del sector.
A quién va dirigido este master data science y analisis de datos
Este máster está dirigido a una variedad muy amplia de perfiles con titulación universitaria entre los que destacan los perfiles informáticos y del ámbito matemático, estadístico o económico. Aunque está pensado sobre todo para estos perfiles, existen muchos campos en los que se puede aplicar los contenidos aquí desarrollados.
Metodología del master data science y analisis de datos
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.
La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.
Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 100% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Para aprobarlo es necesaria una nota mínima de 5. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
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Master Data Science Y Analisis De Datos a Distancia
Aprende con nuestros masters de forma placentera y con los mejores informatica y benefíciate de los mejores becas de hasta el 50%. Al formarte con nosotros accederás a los contenidos de calidad y con las tecnologías mas modernas en materia de formación con expertos especializados en cada materia ,como es en este caso, bases de datos con los que cuenta el Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS que aquí te presentamos, realizado por expertos cualificados y la mayoria de ellos baremables en oposiciones.
Más de nueve años de experiencia en la impartición de masters online nos avalan y nos situan como una de los mejores centros de formación en España y en continua expansión en Latino América.
Si te ha gustado este Master Online tal vez te pueden gustar estos otros Masters con los que afianzar los conocimientos que ya tienes sobre informatica y a la vez poder conseguir un título Universitario con el que mejorar tu CV y asi poder optar a un puesto de trabajo o crecer profesionalmente.
Para ayudarte a alcanzar tus metas te traemos los máster que también han elegido los alumnos que han realizado este Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS que como tu quieren aprender : Con este máster en Data Science podrás aprender todos los conocimientos necesarios de Data Science y Big Data para poder convertirse en un profesional que sepa analizar y manejar cantidades de datos elevadas que sirvan para tomar decisiones fundamentales en las empresas para mejorar muchos aspectos de ella. Este máster lo convertirá en un valor diferencial muy a tener en cuenta por las empresas del sector.
Estos son los master que hemos elegido para tí de acuerdo a varios factores y basados en tu experiencia de navegación en la web. Con los que podrás seguir aprendiendo en la temática de bases de datos con nuestro Master Data Science Y Analisis De Datos.
En primer lugar tenemos el Master Oficial Big Data Online oposiciones el cúal te preparará para:.- Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data.
- Conocer las herramientas existentes y su uso para analizar y explotar datos masivos.
- Explotar datos y visualizar resultados a través de técnica de Data Science.
- Comprender y utilizar la programación estadística con R y Python.
- Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente.
- Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics
- Aplicar los conocimientos de Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure
seguidamente tenemos el Master En Ensenanzas Artisticas Homologado . Que esté el segundo no quiere decir que sea el menos importante sino que creemos que el primero te puede ayudar más a formarte en tu área de conocimiento.
Entre las diferentes representaciones y disciplinas artísticas existentes, podemos encontrar una gran variedad de alternativas en las que las posibilidades de desarrollar una carrera laboral ligada a la formación no reglada son muy numerosas en la actualidad, como es el caso de la fotografía, el teatro o la danza, por ciatar algunos ejemplos. Para ello, no solamente se requieren conocimientos en la disciplina en cuestión, sino que también son necesarias una serie de competencias relacionadas con el ámbito educativo y pedagógico. A través del presente master en enseñanzas artisticas se pretende ofrecer al alumnado los conocimientos adecuados para poder desarrollar una carrera profesional en el ámbito de la formación no reglada en enseñanzas artísticas.
En 3º lugar tenemos nuestro Master En Representacion Y Gestion De Artistas Y Deportistas oposiciones y no menos importante que ya ha formado a mas de 40 inscritos que nos dan su confianza y hacen que cada día miles de alumnos alcanzen sus objetivos.
al matricularte en uno de nuestros cursos estás formándote en formación de calidad y es por eso que seguiremos esforzándonos para ofrecerte el mejor servicio y con la mejor relación calidad-precio del mercado.
No lo pienses más y Fórmate en Euroinnova. Por que más de diez mil alumnos cada año no pueden estar equivocados y confiar en nosotros y realizan un master con nosotros.
Última Actualización el 05 de diciembre del 2019
Opiniones Master Data Science Y Analisis De Datos
Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS
Por Rafael el 2018-12-07 13:09:32
El Master Data Science y Analisis de Datos es un Master con un temario actualizado que te brinda la oportunidad de formarte en un nuevo sector muy demandado. Aprende los lenguajes de programación estadística y a manejar grandes volúmenes de información para tus clientes. Interpreta resultados gracias a este Master Data Science y Analisis de Datos y triunfa con esta profesión. Lo recomiendo sin pensarlo
Orense
Por Jose Antonio R.O el 2018-12-07 13:04:12
El Master Data Science y Analisis de Datos trata aspectos muy innovadores para conseguir un puesto de trabajo remunerado en una empresa de tu ciudad. Gracias a este Master Data Science y Analisis de Datos he aprendido desde en qué consiste el Data Science y el Big Data hasta saber manejar grandes volúmenes de información y lo más importante de todo, su interpretación. Un Master muy novedoso con el que no te va a faltar el trabajo.
Cadiz
Por LAUREANO G. B. el 26-07-2019
Que he aprendido:
He aprendido mucho sobre actuación en dependencias y VIH
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado todo
He echado en falta:He echado en falta casos prácticos
SEVILLA
Por RUTH E. R. el 28-10-2019
MATRÍCULA VERIFICADA
Que he aprendido:
He aprendido el oficio completo del auxiliar de enfermería y la atención al paciente
Lo que mas me ha gustado:Lo que más me ha gustado es el CD
JAÉN
Por EDGAR MAURICIO C. C. el 02-10-2018
MATRÍCULA VERIFICADA
Que he aprendido:
Diferentes técnicas formativas enfocadas en el uso de las terapias alternativas, las cuales son un apoyo de conocimiento para seguir con el aprendizaje y confianza.
Lo que mas me ha gustado:Me definiría mas por el de yoga pero en general lo encuentro todo interesante y bien jestionado.
He echado en falta:Quizás en musicoterapia algún vídeo divulgativo y algo mas de información sabre la vibración y las frecuencias.
Comentarios:En general me a gustado mucho el diseño del curso y la forma de estudio cómoda, el verdadero partido es ponerlo en acción y seguir profundizando en los diferentes temas.
GUANAJUATO
Por BETHAN RUDD el 10-06-2019
Que he aprendido:
He aprendido todo lo que puede conseguir y utilizar para curar con una dieta saludable y equilibrada
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado todo ha sido escrito en una manera sencillo para que pueda entender y aprender de forma rápido
He echado en falta:He echado en falta algunas imágenes de mas sobre las moléculas y del sistema digestivo
MÁLAGA
Por ADALBERTO el 07-03-2018
MATRÍCULA VERIFICADA
Comentarios:
Muy completo referente al tema.
Tabasco
Por Sandra el 23-11-2019
Comentarios:
Aún no he empezado, pero lo poco que he visto me ha gustado bastante.
Castellón/Castelló
Por LEYRE MARIA T. S. el 09-02-2019
Que he aprendido:
He aprendido a analizar mejor cada caso particular
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado el tema 9 la autoestima infantil
He echado en falta:No he echado en falta nada
ALICANTE/ALACANT
Por Mª MERCEDES M. C. el 23-09-2019
Que he aprendido:
He afianzado mis conocimientos de fotografía
Lo que mas me ha gustado:La facilidad de usar la plataforma y lo bien explicado que viene todo.
He echado en falta:Videotutoriales
SEVILLA
Por MANUEL ANTONIO M. C. el 10-08-2018
MATRÍCULA VERIFICADA
Que he aprendido:
tecnicas muy utiles
Lo que mas me ha gustado:el temario
He echado en falta:nada
CORUÑA (A)
Por JONATHAN L. B. el 12-02-2018
Que he aprendido:
He aprendido alguna cosa más técnica de botánica, que yo conocía pero menos exacta
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado porque es sencillo de entender
He echado en falta:He echado en falta más temario, para mi gusto es escaso sobre todo temas de riegos y podas, aunque es lo que yo más conozco
Comentarios:-
ZARAGOZA
Por ISRAEL JESUS M. M. el 21-10-2018
MATRÍCULA VERIFICADA
Que he aprendido:
He aprendido el lenguaje java y su uso en páginas web
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado el material
He echado en falta:No he echado nada en falta
ZAMORA
Por PEDRO M. M. el 26-10-2018
Que he aprendido:
mucho
Lo que mas me ha gustado:el curso en si
He echado en falta:nada
CÁCERES
Por ROSANA T. L. el 12-01-2019
Que he aprendido:
He aprendido bastante y sobre todo me ha fascinado toda la teoría de bach
Lo que mas me ha gustado:Pensaba que me iba a gustar más aromaterapia pero me han llegado más las flores
He echado en falta:He echado en falta conocer más aceites esenciales, no solo 10 y conocimientos por elaboración de aceites, proporciones etc
ZARAGOZA
Por ROSA NELLY C. C. el 20-07-2018
Que he aprendido:
A COMPRENDER SIN PREJUICIOS A LAS PERSONA CON DIFICULTADES PSICOLOGICAS
Lo que mas me ha gustado:EL CONOCIMIENTO DE LOS TRASTORNOS.
He echado en falta:EJEMPLOS DE DIFICULTADES PSICLOGICAS EN OTRAS CULTURAS.
Comentarios:DIFICULTAD EN EL BUEN FUNCIOMANIENTO DEL CAMPUS
SEGOVIA
Por JUAN DE AVILA C. A. el 16-04-2019
Que he aprendido:
He aprendido sobre todo nutrición que era la parte que más me interesaba como terapeuta, del resto tenia conocimientos previos
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado presentación del temario
He echado en falta:No he echado nada en falta, está muy completo en relación calidad precio
CÓRDOBA
* Todas las opiniones sobre el Master Online Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS aquí
recopiladas han sido rellenados de forma voluntaria por nuestros alumnos
a través de un formulario que se adjunta a todos ellos junto a los
materiales o al finalizar su curso en nuestro campus Online en el que se les invita a dejarnos sus impresiones a cerca de
la formación cursada.
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Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS