Máster en Big Data e Ingeniería de Datos

Maestría

En Madrid (España)

$ 132,963.74 IVA inc.

*Precio estimado

Importe original en EUR:

7,200 €

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Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Lugar

    Madrid (España)

  • Duración

    1 Año

La cantidad de datos e información que gestiona una entidad es asombrosa y con las tecnologías actuales y desarrollo del conocimiento en esta área, hace que sea el momento perfecto para la formación en este ámbito profesional que está experimentando una de las tasas de paro más bajas del entorno laboral a nivel global y con perspectivas de crecimiento alcistas. El Máster en Ingeniería de Datos y Big Data ofrece una formación especializada de alto nivel, que le permitirá hacer frente a situaciones reales de empresas en el área de la gestión y obtención de datos, orientado totalmente al negocio. Conocerá de la mano de profesionales en activo, los cocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos, así como los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en cualquier tipología de entidad y en todos y cada una de los departamento funcionales de una empresa.

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Madrid (España)
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Costanilla de San Pedro, 2, 28005

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Acerca de este curso

Adquirir conceptos de análisis estadístico y predictivo. Aprender los fundamentos de la programación en R para el tratamiento de datos. Aprender las técnicas del aprendizaje automático y los modelos existentes Crear las bases de la programación en Python y su aplicación en el tratamiento de datos. Conocer los fundamentos del aprendizaje profundo, modelos conexionistas y redes neuronales. Conocer y aplicar las técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natural. Conocer la inteligencia de negocio usando las herramientas necesarias para el almacenamiento, extracción, carga de datos y visualización. Adquirir los conocimientos necesarios para trabajar con bases de datos no convencionales. Conocer y aplicar la infraestructura de big data, a través de máquinas virtuales, Hadoop, Spark, etc. Estar actualizado en la seguridad y legislación de los datos, además de las técnicas de seguridad.

El programa va dirigido a recién titulados de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades y para alumnos procedentes de diferentes formaciones universitarias que tengas conocimientos previos de la materia.

El Máster en Big Data y Business Analytics ofrece una formación especializada de alto nivel, que le permitirá hacer frente a situaciones reales de empresas en el área de la gestión y obtención de datos, orientado totalmente al negocio. Conocerá de la mano de profesional en activo, los cocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos, así como los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en cualquier tipología de entidad y en todos y cada una de los departamentos funcionales de una empresa.

Preguntas & Respuestas

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Hola me gustaría hacer una pregunta relacionada al curso "Máster en Big Data e Ingeniería de Datos" en Madrid. ¿Podrían decirme cuáles son los requisitos de admisión ...

Juan Pablo V., 03/11/2023

Responder

Respuesta de Equipo E. (03/11/2023)

Agradecemos tu interés y te comentamos que para acceder a este programa, se requiere ser titulado en áreas de informática, ingeniería u otras disciplinas relacionadas, y contar con conocimientos previos en la materia. Si cumples con estos requisitos, estarás preparado para aprovechar al máximo este programa ...

¿Cuáles son los principales objetivos que se persiguen con este curso? Me gustaría entender claramente qué habilidades y conocimientos podré adquirir al finalizar ...

Nicolás P., 03/11/2023

Responder

Respuesta de Equipo E. (03/11/2023)

Gracias por comunicarte con Emagister. Los principales objetivos de este curso son proporcionarte las habilidades y conocimientos necesarios para comprender y aplicar conceptos clave en el campo del Big Data e Ingeniería de Datos. ¡Esperamos que esta información sea de tu interés!

¿El programa incluye contenido sobre técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natural? Me gustaría saber más sobre cómo se abordan estos temas en ...

Valen C., 03/11/2023

Responder

Respuesta de Equipo E. (03/11/2023)

Hola Juan Pablo, en el programa se incluye contenido relacionado con técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natural. Estos temas son abordados de manera integral, brindando los conocimientos y herramientas necesarias para comprender y aplicar estas técnicas en el ámbito del análisis ...

¿El curso cubre temas relacionados con el aprendizaje automático y los modelos de machine learning? Me gustaría saber si se abordan técnicas y algoritmos avanzados ...

Andrés D., 03/11/2023

Responder

Respuesta de Equipo E. (03/11/2023)

Gracias por tu pregunta. En el programa de formación se abordan de manera exhaustiva temas relacionados con el aprendizaje automático y los modelos de machine learning. Durante el curso, se exploran técnicas y algoritmos avanzados en este campo, brindando a los estudiantes los conocimientos necesarios ...

¿Las tutorías personalizadas están incluidas en el programa? Me gustaría saber si hay oportunidades para recibir apoyo individualizado y orientación por parte de ...

Diana D., 03/11/2023

Responder

Respuesta de Equipo E. (03/11/2023)

Hola Diana, agradecemos tu interés y te comentamos que las tutorías personalizadas están incluidas en el curso. El objetivo es brindar apoyo individualizado a nuestros estudiantes, ofreciendo orientación y asistencia por parte de los profesores. Saludos.

Opiniones

Materias

  • Toma de decisiones
  • Seguridad informática
  • Análisis de datos
  • Base de datos
  • Seguridad de redes
  • Programacion
  • Tecnologías de la información
  • Big Data
  • E-business

Programa académico

1 Modelos y aprendizaje estadísticos

  • 1. Lenguaje R y tratamiento de datos.
  • 2. Análisis exploratorio de datos.
  • 3. Probabilidad e Inferencia estadística.
  • 4. Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
  • 5. Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
  • 6. GLMS y series temporales.

2 Aprendizaje automático aplicado

  • 1. Introducción al aprendizaje automático.
  • 2. Modelos supervisados.
  • 3. Modelos no supervisados.
  • 4. Fundamentos de programación con Python
  • 5. Compartir datos, código y recursos en repositorios.
  • 6. Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
  • 7. Ingeniería de características y selección de mode.
  • 8. Reglas de asociación y market basket analysis.

3 Aprendizaje profundo

  • 1. Introducción al aprendizaje profundo.
  • 2. Modelos conexionistas.
  • 3. Redes neuronales multicapa.
  • 4. Redes neuronales convolucionales.
  • 5. Redes neuronales recurrentes.
  • 6. Redes neuronales adversarias.

4 Minería de texto y procesamiento del lenguaje natural (PLN)

  • 1. Introducción histórica y tecnológica.
  • 2. Herramientas PLN I: NLTK.
  • 3. Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
  • 4. Text mining I: clustering.
  • 5. Text mining II: sentimiento y temas.
  • 6. Otras aplicaciones y técnicas de PLN.

5 Business Inteligence y visualización

  • 1. Introducción al Business Inteligence.
  • 2. Fundamentos de bases de datos relacionales
  • 3. Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
  • 4. Metología Kimball.
  • 5. Herramientas de extracción, transformación y carga.
  • 6. Aplicaciones de Business Inteligence.
  • 7. Fundamentos de visualización de datos.
  • 8. Herramientas de visualización.

6 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 basados en columnas.
  • 4. Modelos de base de datos basados en grafos.
  • 5. Modelos de base de datos basados en clave-valor.
  • 6. Adquisición de datos.

7 Infraestructura de Big Data

  • 1. Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
  • 2. Fundamentos de tecnologías de Internet.
  • 3. Procesamiento de datos con Hadoop.
  • 4. Herramientas Hadoop.
  • 5. Procesamiento de datos con Spark.
  • 6. Arquitecturas de streaming.
  • 7. Componentes de arquitecturas de streaming.

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. Estándares de gestión de proyectos
  • 7. Buenas prácticas en los procesos de Big Data.

9 Aplicaciones analíticas y Seguridad de los Datos

  • 1. Caso de estudio de analítica escalable.
  • 2. Caso de estudio de analítica en redes sociales.
  • 3. Caso de estudio en Internet Of Things.
  • 4. Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
  • 5. Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
  • 6. Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.
  • 7. Principios de seguridad de datos.
  • 8. Legislación en la seguridad de datos.
  • 9. Auditoría e informática forense.
  • 10. Fundamentos y técnicas de ciberseguridad.

10 Desarrollo TFM

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