{"id":134408,"date":"2026-01-28T17:00:42","date_gmt":"2026-01-28T16:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=134408"},"modified":"2026-02-06T09:29:17","modified_gmt":"2026-02-06T08:29:17","slug":"cual-es-el-mejor-master-en-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/cual-es-el-mejor-master-en-data-science","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1l es el mejor m\u00e1ster en Data Science?"},"content":{"rendered":"

Los m\u00e1steres de Data Science tienen cada vez m\u00e1s \u00e9xito. El motivo es la creciente digitalizaci\u00f3n de datos que cuesta domar y comprender. La b\u00fasqueda de las empresas de perfiles capaces de descifrar y manipular sus datos para mejorar su estrategia crece a diario y los alumnos son conscientes del valor a\u00f1adido que representa la adquisici\u00f3n de competencias t\u00e9cnicas, anal\u00edticas y estrat\u00e9gicas, tanto para ellos como para su empleador. Obtener un m\u00e1ster en Data Science es un medio excelente para obtener los conocimientos y la experiencia necesarios para desmarcarse en este campo competitivo y conseguir una ventaja sobre la competencia.
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\u00bfA ti tambi\u00e9n te gustar\u00eda desmarcarte con tus competencias en Data Science?<\/p>

Liora ha hecho una lista de los mejores m\u00e1steres de Data Science que te permitir\u00e1n alcanzar tus objetivos. Para ello, hemos hecho una encuesta a aproximadamente cincuenta Chief Data Officer y directores procedentes de 30 empresas del CAC40<\/b> y les hemos pedido que les den una nota del 1 al 5<\/b> a varios m\u00e1steres de Data Sciences (Data Scientist \u2013 Data Analyst \u2013 Data Engineer).<\/p>

Si quieres descubrir lo que piensan tus futuros empleadores de esos m\u00e1steres, sigue leyendo por aqu\u00ed ?:<\/p>https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=PZlNVCqsHyc&ab_channel=Liora\t\t\n\t\t\t

Para convertirte en Data Scientist\n<\/a><\/h2>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t1- ENSAE Paris Tech, MS Data Science (4,75\/5)<\/a>\n\t\t\t\t\t

Duraci\u00f3n: 420 horas de clase + pr\u00e1cticas de fin de estudios de 4 a 6 meses<\/p>

Precio: 9500 \u20ac para los alumnos y demandantes de empleo y 14 000 \u20ac para los profesionales<\/p>

Descripci\u00f3n: Este m\u00e1ster tiene el objetivo de aportar conocimientos profundos en an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/b> y an\u00e1lisis de datos<\/a> a sus alumnos. El programa incluye asignaturas troncales de Machine Learning<\/a>, Deep Learning<\/a>, gesti\u00f3n de base de datos<\/a>, etc. La variedad de las clases optativas suponen una oportunidad para que los alumnos elijan perfeccionar sus conocimientos en un campo t\u00e9cnico particular. Esos conocimientos exhaustivos de Data Science<\/a> son las herramientas principales para la toma de decisiones en muchos \u00e1mbitos como las finanzas, la evaluaci\u00f3n de la estrategia comercial de las empresas, la investigaci\u00f3n estad\u00edstica o incluso la investigaci\u00f3n.<\/p>

Para m\u00e1s informaci\u00f3n, haz clic AQU\u00cd<\/a>.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t2- Polytechnique, Master Data Science (4,73\/5) <\/a>\n\t\t\t\t\t

Duraci\u00f3n: 1 a\u00f1o<\/p>

Descripci\u00f3n: Este m\u00e1ster en colaboraci\u00f3n con T\u00e9l\u00e9com Paris, la Universidad Paris-Saclay y la ENS<\/b> se basa en una pedagog\u00eda que mezcla teor\u00eda y pr\u00e1ctica<\/b>. Este m\u00e9todo permite garantizar el aprendizaje concreto de los alumnos y la aplicaci\u00f3n regular de sus nuevos conocimientos en Data Sciences.<\/p>

Ten en cuenta:  Este m\u00e1ster tambi\u00e9n propone una opci\u00f3n de doctorado para los alumnos que deseen continuar con la investigaci\u00f3n y una posibilidad de aprendizaje.<\/p>

Para m\u00e1s informaci\u00f3n, haz clic AQU\u00cd<\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t3- ENS Math\u00e9matiques Vision Apprentissage (4,7\/5)<\/a>\n\t\t\t\t\t

Duraci\u00f3n: 6 meses de clases + 4 meses de pr\u00e1cticas como m\u00ednimo<\/p>

Descripci\u00f3n: El m\u00e1ster MVA<\/b> forma a m\u00e1s de 150 alumnos cada a\u00f1o en matem\u00e1ticas aplicadas para el tratamiento de datos<\/b>. Al terminar el curso y unas pr\u00e1cticas obligatorias de 4 meses, los alumnos contar\u00e1n con un bagaje s\u00f3lido en an\u00e1lisis de datos y se les abrir\u00e1n m\u00faltiples salidas tanto en I+D en grandes grupos o en startups, como en multitud de sectores de actividad.<\/p>

Las clases se imparten en los campus de las universidades o escuelas colaboradoras: CentraleSupe\u0301lec; ENS Cachan; ENS Ulm; E\u0301cole Polytechnique; Jussieu; Te\u0301le\u0301com Paris.<\/p>

Para m\u00e1s informaci\u00f3n, haz clic AQU\u00cd<\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t4- Paris Dauphine-MASH – Math\u00e9matiques, Apprentissage et Sciences Humaines (4,65\/5)<\/a>\n\t\t\t\t\t

Duraci\u00f3n:  6 meses de clases + 4 meses en empresa o laboratorio de investigaci\u00f3n.<\/p>

Precio: Gastos de inscripci\u00f3n en funci\u00f3n de los diferentes reg\u00edmenes<\/p>

Descripci\u00f3n: Este m\u00e1ster permite que los alumnos procedentes de una carrera de matem\u00e1ticas a\u00f1adan conocimientos estad\u00edsticos<\/b> con aplicaciones centradas en la econom\u00eda digital y las ciencias humanas. El curso est\u00e1 compuesto por 5 asignaturas troncales de aprendizaje estad\u00edstico y 4 asignaturas optativas agrupadas por modalidad \u201cciencias humanas\u201d o \u201cestad\u00edstica bayesiana\u201d<\/b>.<\/p>

El m\u00e1ster cuenta con el apoyo del laboratorio de matem\u00e1ticas aplicadas CEREMADE.<\/p>

Las clases se imparten en 3 sedes diferentes: La Universidad Paris Dauphine, la ENS Cachan y la ENSAE<\/p>

Para m\u00e1s informaci\u00f3n, haz clic AQU\u00cd<\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/use><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t5- Paris Sorbonne Master Mosef (4,61\/5)<\/a>\n\t\t\t\t\t

El objetivo de este m\u00e1ster es dotar a los alumnos de las competencias transversales necesarias para que puedan aplicar los retos de la Data a las necesidades de las empresas, bancos o incluso seguros. Adem\u00e1s de las competencias t\u00e9cnicas, los alumnos tambi\u00e9n deber\u00e1n convertirse en expertos profesionales para que puedan identificar las necesidades espec\u00edficas de los sectores mencionados m\u00e1s arriba.<\/p>

La formaci\u00f3n se articula en torno a los cuatro \u00e1mbitos principales:<\/p>