500 Horas, 20 Créditos ECTS Online / a distancia

Experto Universitario en
Data

550€ 325€


500 Horas, 20 Créditos ECTS en Formato On-line a distancia

El Experto Universitario en Data es un programa académico diseñado para brindar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para comprender y utilizar eficazmente los datos en el ámbito empresarial. Este programa se enfoca en proporcionar una formación sólida en técnicas de análisis de datos, minería de datos y visualización de datos.

Los estudiantes aprenderán a recopilar, limpiar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos, utilizando herramientas y técnicas estadísticas avanzadas. Además, adquirirán habilidades en la programación de bases de datos y en el diseño de soluciones de análisis de datos.

El programa está diseñado para profesionales que deseen desarrollar una carrera en análisis de datos y gestión de información. Los graduados de este programa estarán preparados para ocupar posiciones de liderazgo en áreas como análisis de datos, inteligencia de negocios, ciencia de datos y consultoría.

El Experto Universitario en Data es impartido por un equipo de profesionales altamente calificados y con experiencia en el campo de los datos. Los estudiantes tendrán acceso a recursos de aprendizaje en línea, así como a casos prácticos y proyectos que les permitirán aplicar sus conocimientos en situaciones del mundo real. Además, este programa ofrece la oportunidad de establecer contactos y colaborar con profesionales de la industria a través de conferencias, talleres y eventos relacionados con la gestión de datos.

El Experto Online en Data es una oportunidad única para los profesionales que deseen desarrollar habilidades en el análisis y gestión de datos. Este programa proporciona los conocimientos y herramientas necesarios para tener éxito en un campo cada vez más relevante en el mundo empresarial.

Acreditado por Universidad de Vitoria-Gasteiz


Nuestros programas académicos cuentan con la acreditación universitaria otorgada por European University Gasteiz (EUNEIZ), una institución de renombre en el ámbito educativo europeo. Esta acreditación asegura que los contenidos y la metodología de enseñanza de nuestros Cursos, Expertos, Especialistas y Máster de Formación Permanente cumplen con los estándares académicos y profesionales establecidos por EUNEIZ.

Los diplomas emitidos bajo la acreditación de la Universidad Vitoria-Gasteiz confirman que el estudiante ha completado satisfactoriamente un programa de estudio que cumple con los criterios de calidad educativa europea. Además, cada diploma cuenta con la firma del Rector y un Código de Verificación único. Al acceder al enlace proporcionado en el diploma e introducir este código, los estudiantes pueden verificar fácilmente la autenticidad y la validez académica del título obtenido.

Modelo de diploma de Universidad de Vitoria-Gasteiz
Elemento decorativo
Elemento decorativo
Acreditado por Universidad de Vitoria-Gasteiz

Modelo del Diploma


La Universidad de Vitoria-Gasteiz (EUNEIZ) es una nueva universidad privada, oficialmente reconocida según la Ley 8/2021, de 11 de noviembre (BOE – BOPV). EUNEIZ se encuentra plenamente integrada en el Sistema Universitario Vasco y se dedica a brindar educación superior a través de la docencia, investigación, formación continua y la transferencia de conocimiento y tecnología.

La Universidad de Vitoria-Gasteiz y Universal Formación, buscamos potenciar aún más nuestra oferta educativa al proporcionar programas formativos online de alta calidad y acreditados universitariamente. Esta alianza representa una oportunidad única para nuestros estudiantes y para el avance de la educación en línea en un entorno cada vez más digital y globalizado.

Título expedido

Una vez finalice su programa formativo le será expedido el Diploma de la Universidad de Vitoria-Gasteiz, este documento que le mostramos a continuación sería su modelo:

Diploma EUNEIZ
Diploma de la Universidad de Vitoria-Gasteiz

Comienza Sin Esfuerzo


Cuando y donde quieras, a tu ritmo.

¿Qué Incluye este Experto?


No pagues más, por menos de lo que te ofrecemos, en el précio que te ofrece Universal Formación está Todo Incluido, incluso un posible puesto de trabajo junto a nuestro gran equipo.

  • Apuntes en formato Digital
  • Vídeos en alta calidad
  • Tutorías durante todo el proceso
  • Exámenes
  • Acceso multidispositivo
  • Tramites del Diploma

Información del Experto


Información de interés relacionada con el proceso de matrícula, admisión en estudios, evaluación...

Datos Generales del Experto

Destinatarios / Personal a la que está dirigido

El Experto Universitario en Data es una formación dirigida a profesionales graduados que deseen adquirir conocimientos especializados en el campo de la ciencia de datos. Este programa está diseñado para brindar a los estudiantes las herramientas y habilidades necesarias para analizar grandes cantidades de información y extraer conclusiones valiosas para la toma de decisiones en diferentes áreas de negocio.

  • Profesionales graduados en matemáticas, estadística o áreas relacionadas, que deseen adquirir habilidades en análisis de datos.
  • Profesionales graduados en ingeniería, informática o disciplinas tecnológicas, interesados en la manipulación y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Profesionales graduados en administración de empresas o marketing, que busquen ampliar sus habilidades en análisis de datos para mejorar la toma de decisiones estratégicas.
  • Profesionales graduados en ciencias sociales, interesados en la utilización de datos para el estudio de fenómenos sociales y políticos.
  • Profesionales graduados en áreas de salud, que deseen adquirir habilidades en análisis de datos para la investigación y el diseño de estrategias de mejora en el campo de la salud.
  • Profesionales graduados en cualquier disciplina, que tengan interés en adquirir habilidades en análisis de datos para mejorar su perfil profesional y ampliar sus oportunidades laborales.

Requisitos de acceso

Para garantizar una experiencia educativa enriquecedora y mantener el estándar académico de nuestro programa de formación permanente y acogiéndose a la Ley Orgánica 3/2022, de 31 de marzo, de ordenación e integración de la Formación Profesional, los aspirantes deben cumplir con los siguientes requisitos de acceso:

  1. Copia de la Titulación Universitaria: Se requiere una copia por ambas caras de la titulación universitaria del candidato. Esto es esencial para verificar el nivel académico y la elegibilidad para la admisión al Experto. La titulación debe ser de ámbito oficial y estar relacionada con el campo de estudio del Experto.
  2. Documento de Identidad: Es necesario presentar una copia por ambas caras del DNI, TIE o Pasaporte. Este documento debe ser válido y estar en vigor para confirmar la identidad del aspirante. La claridad en la información y la fotografía es crucial para el proceso de verificación.

Estos documentos son indispensables para procesar su solicitud al Experto y deben ser enviados en formato digital a través de la cuenta con la cual se registró, dentro de su área personal. Asegúrese de que las copias sean legibles y estén en un formato aceptado (por ejemplo, PDF, JPG).

Ediciones

Los alumnos serán incluidos en la edición del mes en la cual finalicen su formación, siempre y cuando cumpla los plazos mínimos, estos están establecidos por el reglamento de educación en 2 Créditos ECTS por cada semana.

Si necesitas más información sobre las ediciones de este Experto Online, no dudes en ponerte en contacto con nosotros. 

Metodología

La metodología que se desarrollará en el siguiente evento académico, será en línea de una forma E-learning incorporada dentro de un Campus Académico Online y Didáctico con las últimas innovaciones tecnológicas, para que este se adapte su resolución al dispositivo desde el cual se acceda.

Nuestro Campus Virtual estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, siendo accesible desde cualquier ubicación del mundo con acceso a la red.

Una vez el alumno se inscriba, recibirá los datos de acceso a su Plataforma de estudio, junto con los datos de su profesor e instructor docente, el cual le ayudará con todas las dudas que puedan plantearse durante el programa formativo, podrá contactar con su profesor por la mensajería directa del campus o vía email.

📌 Inicio: Empiece cuando lo desee, gracias a las ediciones mensuales, puedes formarte cuando y donde usted decida.
📌 Acceso: Plataforma multidispositivo, operativa 24 horas ¡Para que pueda avanzar a su ritmo!
📌 Desarrollo: Para la obtención de su diploma, unicamente deberá visualizar y estudiar los apuntes de los diferentes temas y superar las pruebas finales.
📌 Dudas: En todo momento dispondrá de su profesor asignado, para que mediante la mensajería del campus le pueda resolver todas sus dudas.
📌 Puesto de trabajo: Si se especializa con un máster o una maestría, tendrá la posibilidad de formar parte de nuestro equipo de forma remunerada.

Objetivos Generales

  • Adquirir los conocimientos necesarios para comprender los avances en el campo del Data.
  • Desarrollar habilidades para la aplicación y análisis de datos en diversos contextos.
  • Aprender a utilizar herramientas y técnicas avanzadas para la manipulación y visualización de datos.
  • Comprender los fundamentos de la estadística aplicada al análisis de datos.
  • Desarrollar capacidad para identificar y resolver problemas relacionados con el análisis de datos.
  • Aprender a interpretar y comunicar de manera efectiva los resultados obtenidos a partir del análisis de datos.
  • Adquirir habilidades para la toma de decisiones basada en datos.
  • Desarrollar competencias para el trabajo en equipo y la colaboración en proyectos relacionados con la gestión de datos.
  • Aprender a aplicar principios éticos en el manejo y uso de datos.
  • Desarrollar capacidad para adaptarse y actualizar los conocimientos en un entorno en constante evolución en el campo del Data.

Objetivos Específicos

  • Comprender los avances en el campo del Data y su importancia en diferentes industrias.
  • Adquirir conocimientos sobre las tecnologías y herramientas utilizadas en el análisis de datos.
  • Desarrollar habilidades para aplicar técnicas de análisis de datos en diferentes escenarios.
  • Conocer los principales conceptos y técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.
  • Aprender a interpretar y comunicar los resultados del análisis de datos de manera efectiva.
  • Adquirir habilidades para realizar la gestión de proyectos relacionados con la recolección, análisis y visualización de datos.
  • Desarrollar competencias para trabajar en equipos multidisciplinarios en proyectos de análisis de datos.
  • Entender los aspectos éticos y legales relacionados con el uso de datos en diferentes contextos.

Evaluación

La evaluación de nuestro Experto online se estructura en dos partes fundamentales, diseñadas para evaluar de manera exhaustiva los conocimientos y competencias adquiridas por los participantes a lo largo de los distintos módulos del programa.

  1. Evaluación Tipo Test por Módulo: Cada módulo del Experto cuenta con su propia evaluación tipo test. Esta sección consiste en un conjunto de preguntas de selección múltiple, generadas de manera aleatoria para garantizar la variedad y la equidad en la evaluación. Las preguntas están cuidadosamente ponderadas de acuerdo con la relevancia y la carga lectiva de cada módulo, asegurando que reflejen con precisión los aspectos más significativos de cada tema.
  2. Ejercicio final del Experto: La segunda parte de la evaluación se centra en un trabajo global que abarca todo el Experto. Este ejercicio tiene como objetivo que los estudiantes demuestren la aplicación práctica de las competencias y habilidades aprendidas a lo largo de todo el programa. El trabajo de desarrollo es una oportunidad para que los participantes integren y apliquen sus conocimientos en un contexto real o simulado, poniendo a prueba su comprensión y habilidad para utilizar efectivamente lo aprendido en todos los módulos del Experto.

Para aprobar el Experto y recibir la certificación correspondiente, los participantes deben obtener una puntuación superior al 50% en cada una de las evaluaciones tipo test de los módulos, así como en el ejercicio final. Este umbral asegura que solo aquellos que hayan asimilado efectivamente los contenidos y desarrollado las competencias necesarias en cada parte del Experto serán acreditados.

Salidas profesionales

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Data Engineer
  • Business Intelligence Analyst
  • Machine Learning Engineer
  • Database Administrator
  • Data Consultant
  • Data Architect
  • Quantitative Analyst
  • Market Research Analyst
  • Data Visualization Specialist

Competencias Generales

  • Capacidad para comprender los fundamentos teóricos y prácticos de la data.
  • Habilidad para aplicar técnicas y herramientas avanzadas en el análisis de datos.
  • Destreza en la interpretación y presentación de resultados obtenidos a partir de los análisis de datos.
  • Competencia en la identificación y resolución de problemas relacionados con la data.
  • Capacidad para colaborar en equipos multidisciplinarios en proyectos relacionados con la data.
  • Adquisición de habilidades para el uso ético y responsable de la información y datos obtenidos.
  • Habilidad para comunicar de manera efectiva los resultados de análisis de datos a diferentes audiencias.
  • Capacidad para adaptarse y utilizar nuevas tecnologías y herramientas en el ámbito de la data.
  • Competencia en la gestión y organización de grandes volúmenes de datos.
  • Desarrollo de habilidades de investigación y pensamiento crítico en el campo de la data.

Competencias Específicas

  • Capacidad para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos
  • Habilidad para utilizar herramientas y software específicos para el análisis de datos
  • Competencia para realizar modelos predictivos y analizar tendencias
  • Destreza en la identificación y corrección de problemas enconjuntos de datos
  • Capacidad para comunicar resultados y hallazgos de manera clara y efectiva
  • Habilidad para trabajar en equipo y colaborar con otros profesionales de datos
  • Competencia para manejar conceptos y técnicas estadísticas
  • Destreza en la interpretación y visualización de datos
  • Capacidad para aplicar metodologías de recolección y análisis de datos
  • Habilidad para identificar patrones y relaciones en conjuntos de datos

Temario

Módulo 1. Avances en Data

Tema 1. Introducción: La importancia del dato

  • Concienciación en relación a cómo la ciencia del dato afecta a todos los sectores y puede ser el aliado perfecto para el mundo de los negocios.
  • Conocimiento de los diferentes modelos de negocio basado en datos:
    • Nuevos modelos de negocio en torno al dato.
    • Tipología de datos y cómo se obtienen.
    • Maneras de rentabilizar el dato.
    • Data Business Model Canvas.
  • Adquisición de conocimientos sobre los avances en Big Data & Inteligencia Artificial (IA).
    • Estado actual.
    • Posible evolución futura.
  • Dominio de Conceptos básicos:
    • Qué es Big Data.
    • Qué es Machine Learning.
    • Qué es Deep Learning.
  • Concienciación sobre el poder de los datos en las organizaciones tanto para mejorar la toma de decisiones como para crear modelos de negocio basado en datos.
  • Visión trasversal sobre cómo Data Science se aplica en las diferentes áreas de la organización para impulsar las capacidades.

Tema 2. Nociones iniciales de Python, data engineering y estadística

  • Desarrollo de los fundamentos de Big Data:
    • Qué es el Big Data.
    • Perfiles técnicos: Data Analyst, Engineer, Arquitect, QA...
    • El proceso de construir un proyecto de Big Data.
    • Arquitecturas de Big Data.
    • Las claves del éxito del big data.
  • Identificación de los fundamentos de Machine Learning:
    • Introducción al Machine Learning: Datos, algoritmos, modelos, producción...
    • Aproximación a los algoritmos: clasificación, predicción y clustering.
    • Creación de modelos de Machine Learning.
    • Las claves del aprendizaje automático.
    • La productivización de modelos.
  • Análisis de los fundamentos de IA: Visión, NPL:
    • Introducción al Deep Learning y sus aplicaciones.
    • Tipos de redes neuronales y su entrenamiento.
    • Funcionamiento y retos del Data Science aplicado al Computer Vision y al NPL.
  • Conocimientos avanzados de Python Crash Course:
    • Uso de pycharm como entorno de trabajo.
    • Uso de notebooks.
    • Conocimiento de la sintaxis del lenguaje: bucles, variables.
    • Librerías.
    • Funciones.
    • Programación orientada a objetos en Python.
  • Aproximación a la arquitectura de la información y al SQL:
    • Qué es la arquitectura de datos.
    • Modelo relacional tradicional.
    • Modelo estrella.
    • Modelo copo de nieve.
    • Bases de la normalización de datos.
    • Definiciones esenciales: base de datos, tablespace, tabla, vista, vista materializada, clave primaria, índice y partición.
    • SQL.
    • Sintaxis del lenguaje.
  • Identificación del Crash course de python para data engineers: SQL y dataframes:
    • Consulta de datos.
    • Cruce de tablas.
    • Inserción y borrado.
    • Dataframes:
      • Qué es una serie.
      • Qué es un dataframe.
      • Cruces con dataframe.
      • Funciones lambda con columnas.
      • Leer y salvar datos desde y a dataframe desde distintos formatos.
  • Diferenciación entre ETL/ELT y preproceso de datos:
    • ELT o ETL.
    • Pipelines de datos.
    • ¿Cómo estructurar los distintos pasos del workflow de datos?
    • Automatización de procesos.
  • Aplicación del proceso del análisis exploratorio:
    • Arranque de un proceso exploratorio.
    • Los objetivos de un análisis exploratorio.
    • Uso del proceso exploratorio para validación de hipótesis.
    • Naturaleza iterativa del proceso.
  • Utilización de herramientas de visualización exploratoria y librerías:
    • Análisis descriptivo gráfico.
    • Análisis descriptivo basado en estadísticos.
  • Realización de análisis univariante y multivariante:
    • Análisis multivariante.
    • Análisis univariante.
  • Conocimiento de la Estadística descriptiva:
    • Media, mediana, momentos, etc.
    • Desviación, varianza.
    • Sesgos y medidas de homogeneidad de la información.
  • Aproximación breve al algebra lineal:
    • Operaciones matriz-escalar.
    • Operaciones matriz-matriz.
    • Propiedades de las matrices: no conmutativa, asociativa, distributiva, matriz identidad.
    • Trasposición e inversa de una matriz.
  • Análisis de correlación de variables: fundamentos de estadística y probabilidad:
    • Ingeniería de características: descarte y selección de características.
    • Cómo analizar la correlación entre variables.
    • Efecto de las correlaciones.
    • Eliminación de la correlación.
  • Deducción estadística y contraste de hipótesis:
    • Definición de una distribución una variable aleatoria.
    • Definición de una función de probabilidad.

Tema 3. Conocimiento avanzado de Machine Learning & Artificial Intelligence

  • Aproximación a la modelización:
    • Introducción a la modelización.
    • Tipos de modelos.
  • Identificación de los Modelos de regresión:
    • Modelos de regresión simple.
    • Modelos de regresión múltiple.
    • Modelos de regresión generalizado.
  • Clasificación de los distintos modelos de Árboles:
    • Modelos de inferencia de árboles de decisión y regresión:
      • Clasificadores binarios.
      • Regresión.
    • Modelos de inferencia de árboles de decisión: clasificadores multiclase.
    • Modelos avanzados de árboles:
      • Boosting.
      • Random forest.
  • Conocimientos de Algoritmos alternativos de clasificación.
  • Conocimientos de Eager y Lazy classifiers
  • Utilización de Clustering:
    • Introducción a los modelos no supervisados.
    • Análisis clúster.
  • Aproximación al método científico:
    • Evaluación de modelos.
  • Evaluación y optimización de modelos:
    • Control de outliers y análisis de residuos.
    • Modelos no supervisados.
    • Modelos supervisados.
  • Creación de Ingeniería de variables:
    • Principios de la ingeniería de variables en la creación de variables.
    • La dimensionalidad.
    • Técnicas: PCA y SVD.
  • Ensamblado de modelos:
    • Definición de model ensembles.
    • Modelos débiles y modelos fuertes.
    • Creación de pipelines para crear modelos ensamblados.
  • Gestión del ciclo de vida de los modelos.
  • Interpretabilidad.
  • Aproximación a modelos heurísticos de optimización.
  • Conocimiento de los algoritmos genéticos:
    • Principios de optimización basado en heurísticos.
    • Gradiente descendente.
    • Modelos basados en comportamientos animales.
    • El algoritmo genético.
    • Aplicaciones de los algoritmos genéticos.
    • Cromosoma y función de fitness.
    • Resolución de un problema usando algoritmos genéticos.
  • Utilización de series temporales y forecasting:
    • Bases sobre componentes de las series temporales: tendencia, ciclo y estacionalidad.
    • Series estacionarias y no estacionarias.
    • Análisis de anomalías.
    • Suavizado exponencial.
    • Modelos autoregresivos.
    • Modelos univariantes y multivariantes.
    • Modelos arima.
    • Modelos con parametrización automática.
  • Gestión de proyectos de Data Science.

Tema 4. Aplicaciones del Deep Learning

  • Aproximación a redes neuronales artificiales (ANN):
    • ¿Qué es una red neuronal artificial?
    • Tipos de redes: profundas y superficiales (shallow).
    • Técnica del gradiente descendiente.
  • Conocimiento de los campos de aplicación de ANN:
    • Visión por computador.
    • Análisis y síntesis del lenguaje.
    • Análisis de secuencias.
    • GAN y deepfake.
  • Aproximación al Shallow & Deep neural networks. Introducción CNN:
    • Perceptrón simple.
    • Topologías de redes neuronales.
    • MNIST.
    • Regularización: L1, L2, dropout y otros.
    • Creación de una CNN con keras.
  • Comprensión del diseño de redes neuronales artificiales (ANN), redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNN).

Tema 5. Entornos Big Data & Cloud

  • Conocimientos de Big Data y de los principios de arquitecturas de computación distribuidas y altamente escalables:
    • Comprender el papel del Big data en la ciencia de datos.
    • Apache Spark.
    • Spark en modo batch y en semi-tiempo real (microbatches).
    • Lazy evaluation.
  • Utilización de Dataframes y Data pipelines en Spark:
    • Operaciones sobre dataframes (SQL o pyspark).
    • Creación de data pipelines con spark.
    • Transformación de dataframes.
  • Creación de modelos de Machine Learning en Spark:
    • Entrenamiento de modelos e integración en pipelines.
    • Aplicación de la inferencia de modelos en Spark.
  • Despliegue de pipelines de modelos con Spark.
  • Desarrollo de modelos con proveedores de Cloud Machine Learning.

Tema 6. Visualización de los datos

  • Comprensión de las claves del storytelling a través de los datos.
  • La ciencia de la visualización de datos y el storytelling: su valor en el mundo profesional.
  • Uso del storytelling con datos.
  • Principios de la comunicación visual de los datos.
  • Uso de los distintos controles visuales.
  • Comprensión de los conceptos Business Intelligence y Data Visualization.
  • Entender el proceso para trabajar en la herramienta de visualización en un contexto de Business Intelligence.
  • Fuentes de datos, tratamiento y preparación de datos, modelaje de datos (relaciones), análisis exploratorio y específicos, visualización y reporting.
  • Profundización en la herramienta PowerBI para poder conectar datos, prepararlos, modelarlos, explorarlos y visualizarlos.
  • Entorno de PowerBI: organización y componentes.
  • Importación de datos.
  • Visualizaciones básicas realizando agrupaciones y aplicando filtros.
  • Trabajar y preparar los datos: columnas calculadas, medidas, fórmulas con DAX, tablas calculadas…
  • Trabajar con tablas matrices para aumentar la granularidad de los informes.
  • Filtrar los datos de manera dinámica con la segmentación de datos.
  • Aproximación a la herramienta Tableau.

Tema 7. Habilidades y competencias de gestión, personales y sociales, para el entorno digital

  • Impulso de habilidades digitales:
    • Liderazgo participativo.
    • Gestión del cambio.
    • Inteligencia emocional.
    • Storytelling.
    • Creación de marca personal.
    • Comunicación y negociación en entornos digitales.
  • Comprensión de las competencias necesarias para el nuevo entorno digital:
    • La influencia digital.
    • La colaboración en el entorno.
    • La integración de la diversidad.
    • La gestión emocional.
    • La agilidad en toma de decisiones.
    • La anticipación en contextos digitales.
    • La flexibilidad para la transformación.
    • La asunción de incertidumbre y riesgos.
    • La elaboración, gestión y difusión de contenidos.
  • Conocimiento de las herramientas imprescindibles para:
    • El trabajo colaborativo.
    • El trabajo en remoto.
    • La gestión de proyectos.
    • Automatización de flujos de trabajo.
  • Práctica en las claves del trabajo en equipo y de la productividad en remoto.
  • Fomento del liderazgo participativo y la gestión del cambio.
  • Dominio de la comunicación y la negociación en entornos digitales.
  • Práctica del modelo de competencias para el entorno digital.
  • Elaboración y gestión de la marca personal desde la importancia del storytelling.

Módulo 2. Aplicación y Análisis en Data

El Desafío Integrador del Experto está diseñado para graduados, donde se espera una aplicación y análisis detallados en Data. Este proyecto final desafía a los estudiantes a enfrentar un problema específico o una oportunidad en su campo de estudio, requiriendo un enfoque analítico, creativo y estratégico. La tarea incluirá la formulación de hipótesis, la recopilación y análisis de datos, y la presentación de conclusiones sólidamente argumentadas. El soporte y la orientación del equipo docente estarán disponibles a lo largo del proyecto para potenciar la calidad y el impacto del trabajo final.

Nuestra Misión

Si tienes una vocación, con nuestra ayuda puedes llevarla a tu profesión, Universal Formación te ayuda en tu camino hasta que puedas lograr tus objetivos.

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