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Master en Big Data y Data Science

Master

En línea

$ 38,501

*Precio estimado

Importe original en EUR:

1,595 €

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

Debes saber que Emagister te ofrece la posibilidad de realizar el Máster en Big Data, impartido por INESEM Business School. Si has iniciado un proceso de formación académica en el área digital, esta es tú oportunidad de avanzar en tu proceso de formación.

Las empresas requieren de profesionales que sean capaces de crear estrategias en sus negocios respecto a las nuevas necesidades de analizar y procesar información, con el incremento del Internet de las cosas (IoT) y el elevado contenido de datos, pues es necesario aplicar tácticas que sepan controlar esta información. Por esta razón, hemos diseñado un programa que le permita a las empresas contar con personal que sea capaz de generar una reducción de sus costes, mediante la aplicación de las técnicas adecuadas de Big Data. El programa online esta enfocado a conocer y comprender lo que abarca un proyecto de esta área, te brindaremos información optima para la toma de decisiones.

INESEM Business School, se pondrá en contacto contigo lo antes posible, al hacer clic en el botón "Pide información" que encontrarás en emagister.com si te interesa esta área de formación. No pierdas la oportunidad de formarte con profesionales de experiencia y alta calidad.

Precisiones importantes

¿Qué objetivos tiene esta formación?: "-Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data.-Conocer las herramientas existentes y su uso para analizar y explotar datos masivos.-Explotar datos y visualizar resultados a través de técnica de Data Science.-Comprender y utilizar la programación estadística con R y Python.-Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente.-Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics-Aplicar los conocimientos de Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure"

¿Esta formación es para mí?: El Master en Big Data y Data Science puede aplicarse a muchos sectores y perfiles, por lo que es ideal para aquellas personas que quieran conocer en qué consiste el Big Data, como pueden aplicarlo en distintos ámbitos con el objetivo de mejorar su carrera profesional y con qué herramientas se puede llevar a cabo dichos análisis de procesamiento de grandes volúmenes de datos.

¿Qué pasará tras pedir información?: En el momento en el que INESEM Business School reciba su solicitud, procederemos a enviarle un email con toda la información. En un plazo máximo de 48 horas, desde el Departamento de Asesoramiento Académico se pondrán en contacto con usted para resolverle cualquier duda que le pueda surgir.

Bonificable: Curso con beneficio para empresas
Si eres un trabajador con contrato fijo, este curso te puede salir gratis através de tu empresa.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

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Online

Inicio

Fechas disponibles Inscripciones abiertas

Materias

  • Almacén
  • CRM
  • Cuadro de mando
  • Data mining
  • Datawarehouse
  • E-business
  • Estadística
  • Herramientas de marketing
  • Herramientas de programación
  • Toma de decisiones
  • Seguridad de datos
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Redes neuronales
  • Algoritmos
  • Herramientas de análisis de datos
  • Bases de datos relacionales
  • Cloud computing
  • Minería
  • Programación didáctica
  • Negocios en Internet
  • Inteligencia competitiva
  • Analitica web
  • Azure
  • Big Data
  • Analítica Web
  • Big Data
  • Azure
  • cloud computing
  • cloud computing
  • Big Data
  • Azure

Programa académico



MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO

MÓDULO 3. ANÁLISIS DE BIG DATA Y HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA

MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB: GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES

MÓDULO 5. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO

MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

MÓDULO 7. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MASTER

Información adicional

Financiación 100% sin intereses.

- Formas de pago: Contrareembolso-Paypal-Tarjeta-Transferencia

- Servicio gratuito de Orientación Profesional de Carrera

- Portal del Alumno 2.0:

- Campus Virtual.
- Secretaría Virtual.
- Comunidad de Alumnos INESEM.
- Bonificable hasta el 100%.

- Bolsa de Empleo y Prácticas.

- Prácticas profesionales en empresas de gran prestigio a nivel nacional

Master en Big Data y Data Science

$ 38,501

*Precio estimado

Importe original en EUR:

1,595 €