Master en big data
Maestría
En línea
*Precio estimado
Importe original en EUR:
4,080 € 8,500 €
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Formáte con este Máster para saber todo sobre las tecnologías Big Data y poder aplicarlas a tu empresa
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Tipología
Maestría
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Metodología
En línea
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Duración
1 Año
Porque en Emagister siempre estamos brindándote nuevas propuestas de formación para que actualices y profundices tus conocimientos,en esta ocasión traemos para ti en esta ocasión de la mano de IMF-Formación, el Máster en Big Data, codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra. El curso se desarrolla en el transcurso de un año en modalidad online, lo que te permite gestionar de manera flexible tus horarios de estudio, trabajo y ocio, ¡y todo lo puedes hacer desde la comodidad de tu hogar ! Accedes a una plataforma virtual donde encuentras todo el material que necesitas, incluído un servicio de consultas y un tutor personalizado.
En esta capacitación adquieres una visión general de las tecnologías Big Data y su uso, así como una formación aplicada y práctica en técnicas analíticas para el negocio (Business Analytics), es decir, en la aplicación de las técnicas de Data Science a problemas de negocio. Conoces de manera práctica y aplicada el uso de las tecnologías y los métodos de análisis de datos. Comprendes que el uso técnico complementa la visión de negocio, y por eso razonas en profundidad sobre la aplicabilidad de las tecnologías, técnicas y herramientas analíticas en situaciones concretas.
No pierdas la oportunidad de capacitarte en uno de los ámbitos de mayor demanda en la actualidad. Solo debes hacer clic en el botón “Pide información” aquí en esta página de Emagister para iniciar cuanto antes con tu proceso de inscripción. Un asesor se contacta contigo a la brevedad para guiarte y despejar cualquier tipo de duda que tengas.
Precisiones importantes
Precio a usuarios Emagister: 52% beca
Acerca de este curso
Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos. Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización. Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística. Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos. Conocer y saber aplicar herramientas de inteligencia de negocio y de visualización para apoyar la analítica y la toma de decisiones.
Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI. Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias con técnicas de adquisición, almacenamiento y gestión de datos, así como adquirir nuevas capacidades analíticas. Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología no solo a nivel de negocio, sino en cuanto a su aplicación técnica.
Titulación Universitaria o experiencia profesional equivalente más Nivel B2 inglés más conocimientos de programación.
Máster diseñado por un comité de expertos compuesto por doctores y profesionales en activo de empresas líderes en el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Big Data como son Indra y Minsait. Su experiencia avala la idoneidad de los estudios y las competencias que se adquieren, ya sea para la incorporación al mundo laboral o para la mejora profesional en el sector. Este equipo de expertos, además de participar en el comité de diseño de programas formativos, colabora en la tutorización e impartición de las sesiones de máster
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Base de datos
- Uso de máquinas
- Maquinas virtuales
- Fundamentos de programación
- Bases de datos
- Inteligencia de negocio
- Inteligencia de cliente
- Aprendizaje automático
- Visualización de datos
Programa académico
1 Fundamentos de tratamiento de datos para data science
- 1. Uso de máquinas virtuales y shell de comandos
- 2. Fundamentos de programación en Python
- 3. Fundamentos de bases de datos relacionales
- 4. Fundamentos de tecnologías de internet
- 5. Compartir datos, código y recursos en repositorios
- 6. Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python
2 Business Intelligence
- 1. Introducción a la inteligencia de negocio
- 2. Almacenes de datos y bases de datos analíticas
- 3. Herramientas de extracción y carga
- 4. Aplicaciones de inteligencia de negocio
- 5. Análisis de datos masivos aplicados al negocio
- 6. Inteligencia de cliente (CRM)
3 Aprendizaje Automático Aplicado
- 1. Introducción al aprendizaje automático
- 2. Modelos supervisados
- 3. Modelos no supervisados
- 4. Ingeniería de características y selección de modelos
- 5. Modelos conexionistas
- 6. Reglas de asociación y market basket analysis
4 Minería de texto y procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- 1. Introducción histórica y tecnológica
- 2. Herramientas PLN I: NLTK
- 3. Herramientas PLN II: Brat y Gate
- 4. Text mining
- 5. Otras aplicaciones y técnicas PLN
5 Inteligencia de negocio y visualización
- 1. Introducción al business intelligence
- 2. BI vs. reporting tradicional
- 3. Fundamentos tecnológicos para el tratamiento y análisis de datos
- 4. Fundamentos de visualización de datos
- 5. Visualización avanzada de datos
- 6. Herramientas de visualización
6 Infraestructura Big Data
- 1. Procesamiento de datos con Hadoop
- 2. Herramientas del ecosistema Hadoop
- 3. Procesamiento de datos con Spark
- 4. Arquitecturas de streaming
- 5. Componentes de arquitecturas en streaming
- 6. Plataformas y API en la nube
7 Almacenamiento e integración de datos
- 1. Bases de datos no convencionales
- 2. Modelos de base de datos basados en documentos
- 3. Modelos de base de datos orientados a columnas
- 4. Modelos de base de datos orientados a grafos
- 5. Modelos de bases de datos clave-valor
- 6. Adquisición de datos
8 Valor y Contexto de la Analítica Big Data
- 1. El business case de big data
- 2. Proyectos de big data
- 3. Aplicaciones analíticas por sectores
- 4. Tecnologías emergentes en analítica
- 5. Gestión de equipos y métodos ágiles
- 6. Aspectos regulatorios del tratamiento de datos
9 Aplicaciones Analíticas. Casos prácticos
- 1. Analítica escalable: Análisis con tecnologías de computación paralela y escalable
- 2. Analítica en redes sociales
- 3. Internet of things (IoT)
- 4. Analítica financiera (rating de empresas)
- 5. Analítica de clientes: location analytics
- 6. Técnicas de recuperación de la información
10 Trabajo de fin de máster (TFM)
¿Necesitas un coach de formación?
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Master en big data
*Precio estimado
Importe original en EUR:
4,080 € 8,500 €