Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos Sociales (2 años)
Vienna, Austria
DURACIÓN
2 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
FECHA LIMITE DE APLICACIÓN
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TASAS DE MATRÍCULA
EUR 12.000 / per year *
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
* Pagadero en una o dos cuotas, la cuota inicial no reembolsable de la matrícula (500 EUR) se paga para confirmar su aceptación de nuestra oferta de admisión y se acredita en la primera cuota de la matrícula en el año 1.
Introducción
El programa de Maestría en Ciencias de Datos Sociales es un programa multidisciplinario orientado a la investigación de tiempo completo de dos años. El programa ofrece capacitación avanzada de tres maneras: a través de capacitación metodológica en ciencia de datos, los estudiantes aprenderán las herramientas matemáticas, estadísticas y computacionales básicas y avanzadas para recopilar, curar, administrar y analizar conjuntos de datos masivos de acciones e interacciones humanas. Al mismo tiempo, al trabajar en distintas disciplinas, obtendrán una visión general del panorama de aplicación de estos métodos en diversas disciplinas de las ciencias sociales y un conocimiento profundo sobre las cuestiones disciplinarias más cercanas a sus intereses.
Los estudiantes se enfrentarán a oportunidades y desafíos de última generación de las tecnologías Big Data, que les ayudarán a desarrollar un pensamiento reflexivo y crítico sobre dichas tecnologías y su papel en la configuración del comportamiento humano y los fenómenos sociales. Al final de la formación, podrán diseñar proyectos basados en datos y experimentos sociales digitales para medir, interpretar, modelar y comprender fenómenos sociales, como las desigualdades y la segregación, la migración, la corrupción, las cuestiones de género, el populismo y las noticias falsas. , problemas ambientales y las consecuencias sociales de la inteligencia artificial. Los graduados estarán bien equipados para participar en equipos interdisciplinarios que trabajen en problemas sociales con métodos computacionales en la academia, el sector público, las organizaciones cívicas y la industria.
Los estudiantes serán seleccionados en un proceso de dos etapas, con una preselección por parte de los organizadores del programa, seguida de una selección por parte del comité de admisiones. Los solicitantes deben aprobar un examen BMat y presentar una declaración de propósito. En el primer año, el programa comienza con un campo de entrenamiento diversificado para armonizar las habilidades de matemáticas y programación en la cohorte e identificar posibles debilidades en la formación en ciencias sociales, de modo que los estudiantes tomen conciencia de en qué deben concentrarse durante el año.
Los cursos del programa de maestría están organizados en tres módulos principales: Métodos fundamentales de ciencia de datos, métodos y conceptos avanzados y especialización. Durante el programa, los estudiantes podrán seguir el itinerario académico o de ciencias de datos sociales aplicadas, capacitándolos para diferentes trayectorias profesionales en consecuencia. Si bien los cursos básicos obligatorios se superponen en gran medida entre estas vías, la estructura modular ofrece opciones flexibles de cursos optativos para los estudiantes que podrán especializarse según sus intereses. Cada estudiante tendrá una pasantía de investigación al final del primer año y completará un proyecto final para obtener el título. Los objetivos de estos proyectos son aplicar conocimientos e investigaciones en un nuevo entorno, adquirir experiencia y construir conexiones en un grupo de investigación académica o una empresa orientada a datos.
Los graduados representarán una nueva generación de científicos, empresarios y formuladores de políticas con conocimiento sobre las cuestiones fundamentales y métodos de vanguardia en ciencia de datos con sensibilidad simultánea a cuestiones socialmente relevantes. El programa les ayudará a desarrollar un pensamiento crítico e independiente y habilidades prácticas para abordar problemas sociales reales como las desigualdades y la segregación, la migración, la corrupción, el populismo, las noticias falsas, los problemas ambientales y las consecuencias sociales de la Inteligencia Artificial.
¿Cómo cambia Internet la sociedad? ¿Cómo seguir, pronosticar y controlar la propagación de una pandemia? ¿Cómo lograr una mayor participación de las personas en los procesos de toma de decisiones utilizando las nuevas tecnologías?
Nuestra era digital en el siglo XXI exige un razonamiento basado en datos para responder a estos y otros nuevos desafíos sociales, organizacionales y ambientales similares. En respuesta, el programa de maestría en Ciencias de Datos Sociales tiene como objetivo educar a una nueva generación de expertos en ciencia de datos, emprendedores y formuladores de políticas con una fuerte afinidad con las ciencias sociales, que puedan comprender las sociedades digitales y moldear su futuro.
¿Por qué MS en SDS en CEU?
- Programa de ciencia de datos en inglés con enfoque en las ciencias sociales.
- Título con reconocimiento global acreditado en Austria y EE.UU.
- Especializaciones en cuatro campos interdisciplinarios.
- Título de alta calidad pero asequible.
- Desarrollamos graduados empleables: CEU es perfecto si buscas mejorar tus habilidades de empleabilidad y seguir una carrera significativa con un propósito más profundo.
Acreditación/Registro del Programa
- El programa fue aprobado y registrado por el Departamento de Educación del Estado de Nueva York.
- Programa acreditado por la Agencia de Garantía de Calidad y Acreditación de Austria (AQ-Austria)
Admisión
Becas y Financiamiento
A los candidatos a máster otorgamos ayudas económicas en función del mérito académico. Puedes solicitar ayuda económica para estudios de máster en el apartado Financiación del Formulario de Solicitud Online.
Plan de estudios
Programas de 1 año y 2 años.
Adaptados a las ambiciones únicas de un estudiante, ofrecemos programas de tiempo completo de 1 y 2 años, ambos acreditados en Austria y los EE. UU. El programa de 2 años ofrece la formación completa del programa de Maestría (120 ECTS, 60 créditos) en Ciencias de Datos Sociales con especializaciones en diversos campos de las ciencias sociales, y el programa de 1 año (60 ECTS, 30 créditos) se basa en la formación previa en ciencia de datos durante un programa de pregrado o posgrado y brinda capacitación enfocada en los campos de especialización.
Año 1
Campo de entrenamiento
- Concepciones de Dinámica Social (ECTS 0)
- Introducción a la Informática (ECTS 0)
- Sesión previa de Matemáticas (ECTS 0)
Métodos fundamentales de la ciencia de datos
- Estadística Aplicada (ECTS 4)
- Análisis de datos en Python (ECTS 4)
- Aprendizaje Automático 1 (ECTS 4)
- Minería de Datos Sociales (ECTS 4)
Especialización
- Debates y contradicciones en la ciencia de datos sociales (ECTS 4)
- Redes Sociales 1 (ECTS 4)
- Curso de la lista de itinerarios de especialización (ECTS 4)
Métodos y conceptos avanzados
- Temas de Ciencia de Datos Sociales (ECTS 4)
- Métodos de recogida de datos digitales: (ECTS 4)
- Oportunidades y Riesgos (ECTS 4)
- Visualización de datos (ECTS 4)
Escritura académica
- Escritura académica para maestría en ciencias de datos sociales (ECTS 4)
Cursos opcionales
- Curso optativo gratuito de nivel MS de cualquier programa del CEU PU (ECTS 4)
Proyecto 1
- Prácticas de Investigación (ECTS 4)
Año 2
Métodos fundamentales de la ciencia de datos
- Asignatura de la lista de asignaturas optativas obligatorias del módulo (ECTS 4)
Especialización
- Curso de la lista de itinerarios de especialización (ECTS 4)
- Curso de la lista de itinerarios de especialización (ECTS 4)
Métodos y conceptos avanzados
- Ciencias de Redes (ECTS 4)
- Ética del Big Data (ECTS 4)
- Asignatura de la lista de asignaturas optativas obligatorias del módulo (ECTS 4)
- Asignatura de la lista de asignaturas optativas obligatorias del módulo (ECTS 4)
Cursos opcionales
- Curso optativo gratuito de nivel MS de cualquier programa del CEU PU (ECTS 4)
- Curso optativo gratuito de nivel MS de cualquier programa del CEU PU (ECTS 4)
Seminario
- Curso seminario de investigación (ECTS 4)
- Curso seminario de tesis (ECTS 4)
Proyecto 2
- Proyecto final 1 (ECTS 4)
- Proyecto final 2 (ECTS 4)
Objetivos y competencias del programa
El programa SDS MSc proporcionará dos vías para los estudiantes participantes: i) formación académica y ii) ciencia de datos sociales aplicada con diferentes énfasis en habilidades académicas y prácticas. El programa proporcionará los siguientes conocimientos, habilidades y competencias.
Los estudiantes adquirirán conocimientos.
- De un arsenal de herramientas de enfoques cuantitativos y basados en datos para estudiar fenómenos sociales;
- De la equidad y los sesgos de los métodos de la ciencia de datos sociales;
- Del Marco Legal y Ético de la Recolección y Análisis de Datos en Ciencias Sociales, Incluyendo las Especificidades del Big Data;
- Sobre los principales conceptos, ideas y desafíos en al menos un campo de las ciencias sociales, así como los importantes métodos cuantitativos y cualitativos especiales;
- De las nuevas posibilidades que los tipos de Big Data relacionados socialmente permiten estudiar problemas contemporáneos en la investigación académica y empresarial;
- Identificar el potencial social y los desafíos de trabajar con Big Data.
Los estudiantes estarán equipados con habilidades sobre cómo
- Comprender y modelar sistemas complejos, en red, dinámicos, sociales, económicos, políticos, tecnológicos y ecológicos;
- Aplicar una visión crítica y reflexiva sobre las ventajas y peligros de las metodologías basadas en datos en aplicaciones del mundo real que observan y predicen el comportamiento humano.
- Dominar el lenguaje de programación de última generación para la recopilación, conservación, procesamiento, preparación y análisis de datos;
- Emplear herramientas de ciencia de datos de última generación, incluidos métodos que van desde el aprendizaje automático supervisado y no supervisado, la minería web, el análisis de redes, la visualización, el análisis espacial, el procesamiento del lenguaje natural, etc., hasta el análisis de problemas sociales y organizacionales;
- Recopilar datos de diversas maneras utilizando métodos de seguimiento, monitoreo, rastreo o recopilación de datos transaccionales o experimentos sociales;
- Analizar datos de diversos tipos registrando información temporal, espacial, relacional, de características, etc.
- Diseñar experimentos sociales online o digitales, ejecutar, medir e interpretar sus resultados.
- Identificar patrones de correlación y relaciones causales en datos sociales y construir modelos predictivos utilizando conjuntos de datos de comportamiento humano;
- Combinar métodos empíricos cuantitativos y cualitativos de las ciencias sociales, incluido el análisis estadístico, métodos digitales y métodos experimentales con herramientas de ciencia de datos para analizar problemas sociales y organizacionales;
- Comunicarse con investigadores tanto en ciencias sociales como en ciencia de datos;
- Comunicar conocimientos basados en investigaciones por escrito, visualización y presentación verbal.
Al final del programa, los estudiantes serán competentes en
- Planificar y completar estudios/exámenes/investigaciones de ciencias de datos sociales de fenómenos sociales en diversos campos de las ciencias sociales;
- Gestionar los aspectos éticos de la recopilación y el procesamiento de datos personales, así como tomar decisiones basadas en los datos;
- Participar y coordinar la cooperación en equipos interdisciplinarios con personas de otros campos y tradiciones científicas para trabajar en problemas de investigación de la ciencia de datos sociales;
- Asumir de forma independiente la responsabilidad de un mayor desarrollo científico personal y especialización en los sectores académico y privado o en la gobernanza y las ONG.
Si bien todas estas habilidades son importantes para una carrera exitosa en el mundo académico o en la industria de datos, los resultados del aprendizaje diferenciarán entre las dos vías. Se pondrá más énfasis en las preguntas fundamentales y las aplicaciones de las ciencias sociales para los estudiantes en la vía académica, mientras que la capacitación de los estudiantes en la vía de ciencias de datos sociales aplicadas se centrará más en las herramientas metodológicas y las aplicaciones del mundo real.
Oportunidades profesionales
Desarrolla las mejores habilidades para acelerar tu carrera
En el programa de dos años, dominará las habilidades computacionales de última generación para la recopilación, conservación, procesamiento, preparación y análisis de datos. Desarrollará un alto nivel de competencia en métodos de estadística aplicada, aprendizaje automático, minería web, análisis de redes, visualización, análisis espacial, procesamiento del lenguaje natural y muchos más. Tanto los programas de 1 como los de 2 años desarrollarán sus habilidades a través de especializaciones para comprender y modelar sistemas complejos, en red, dinámicos, sociales, económicos, políticos, tecnológicos o ecológicos con una reflexión crítica sobre las ventajas y peligros de las metodologías basadas en datos.