Información importante
| Tipología | Master |
| Lugar | Barcelona (España) |
| Duración | 10 Meses |
| Inicio | Fechas a escoger |
- Master
- Barcelona (España)
- Duración:
10 Meses - Inicio:
Fechas a escoger
¿Te dedicas profesionalmente a las tecnologías de la información? ¿Quieres especializarte en Business Intelligence y Big Data para poder desarrollar acciones profesionales en este ámbito? Si es así, Emagister.com te presenta el Máster Executive en Big Data Science, una formación de carácter presencial diseñada e impartida por La Universitat Internacional de Catalunya.
Este máster es tu programa si eres un profesional que busca desarrollarse eficazmente en disciplinas de Big Data y Analítica Avanzada. Te capacitamos para la toma de decisiones en ambientes de negocio con alto volumen de datos que se generan a velocidad mayúscula, donde la extracción de conocimiento es clave. Mediante técnicas de analítica avanzada (predictiva y prescriptiva), visualización, y diseño de entornos y de arquitecturas adecuadas, te damos las bases para abordar proyectos Big Data.
El Máster se basa en clases presenciales teórico-prácticas de orientación analítica y tecnológica impartidas por reconocidos profesionales del sector, que incluyen la realización de ejercicios prácticos en entornos reales. Las sesiones de formación, excepto la realización del proyecto final, son siempre presenciales y se basan en la metodología learning by doing, para asegurarte la adquisición de las competencias. Asimismo, estudiaremos casos reales para las prácticas basadas en proyectos.
Realizarás el Proyecto de Fin de Máster con el apoyo y la supervisión de un tutor/director profesional y trabajarás a partir de herramientas y conjuntos de datos de resolución empresarial real.
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Entender el contexto de los proyectos Big Data y la transformación analítica de las organizaciones y sectores.
Aprender a extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos y alta variedad de fuentes.
Aprender el uso de la Analítica de Datos e integrarlo en el proceso de toma de decisiones.
Dominar el ciclo completo del dato: desde la adquisición y almacenado, el proceso y análisis, hasta la visualización y elaboración de dashboards.
Conocer y practicar la aplicación de métodos estadísticos y de Machine Learning.
Conocer y practicar las principales tecnologías y arquitecturas Big Data: Hadoop, Spark, MongoDB, Neo4J, etc.
Este máster encajará contigo si quieres orientarte hacia el Big Data y la Analítica de Datos. Está dirigido a profesionales provenientes de diferentes áreas de negocio y especializaciones: Marketing, Comunicación, Periodismo, Legal, Innovación, Finanzas, Recursos Humanos y Operaciones, entre otras.
Requisitos: Es imprescindible tener experiencia profesional acreditada mínima de 3 a 5 años en el sector tecnológico para poder matricularse en esta formación.
Instalaciones (1) y fechas| Inicio | Ubicación |
|---|---|
|
Fechas a escoger |
Barcelona
Immaculada, 22, 08017, Barcelona, España Ver mapa |
| Inicio |
Fechas a escoger |
| Ubicación |
Barcelona
Immaculada, 22, 08017, Barcelona, España Ver mapa |
Opiniones
Reseñas de este curso
¿Qué aprendes en este curso?
Arquitectura de sistemas | Análisis de datos | Reporting | Business Intelligence | ||||||
Inteligencia de negocio | Big Data | Visualización de datos | Implantación de soluciones BI | ||||||
Integracion de conocimientos | Big Data en las organizaciones | Extracción de conocimiento | Aplicación sectorial de soluciones BI | ||||||
Normativa legal en el tratamiento de datos | Arquitecturas Business Intelligence | Arquitecturas Big Data | Implantación de soluciones Big Data | ||||||
Lanzamientos de proyectos Big Data | Lanzamiento de proyectos Business Intelligence | Reporting de datos | Big Data Analytics |
Programa académico
- Necesidades de análisis de datos como herramienta de negocio
- Nuevos paradigmas de data insights
- Fuentes de información no estructurada. Big data y analítica de datos
- Presentación del ecosistema del curso
- Modelos de negocio y aplicaciones del análisis de datos
- Introducción a la Data Science
- Diferencias con el análisis estadístico tradicional
- Data Management
- Entorno regulatorio
- Open Data
- Infografías
- Ecosistema y toolkit del data scientist
- Introducción a R y Python
- Introducción a SQL
- Análisis estadístico descriptivo
- Probabilidad e inferencia
- Herramientas estadísticas: R, Knime, SAS
- Modelos de regresión
- Inferencia estadística
- Estimación
- Contrastes de hipótesis
- Lenguaje de programación: R
- Visualización con R
- Inferencia estadística con R
- Estadística multivariante
- Análisis de componentes principales (ACP)
- Análisis de correspondencias (AC)
- Análisis de proximidades (multidimensional scalling, MS)
- Técnicas de aprendizaje supervisado
- Árboles de decisión, Random Forest
- Modelos bayesianos
- Clasificador por vectores de soporte (SVM)
- Redes neuronales
- Técnicas de aprendizaje no supervisado
- Clusterización
- Sistemas de recomendación
- Algoritmos genéticos
- Association rules
- Análisis semántico y procesamiento del lenguaje natural
- Algoritmos aproximados y stream mining
- Metodologías de visualización y reporting
- Visualización interactiva
- Herramientas de visualización
- Casos prácticos
- Introducción a las arquitecturas tecnológicas de Big Data
- Hadoop
- Almacenamiento en HDFS
- Introducción a MapReduce
- Ecosistema Hadoop: Flume, Sqoop, Pig, Hive
- Spark
- Spark SQL: Procesamiento de datos estructurados
- Spark Streaming: Procesamiento en tiempo real
- Spark Mllib: Aprendizaje automático
- Bases de datos NoSQL
- Gestión de proyectos Big Data
- Casos prácticos
El Proyecto Final de Máster (PFM) se conforma como el desarrollo, en grupo, de un caso de resolución empresarial real, que comporta la gestión del ciclo completo de vida del dato, incluyendo el diseño del proyecto y la obtención de valor, en forma de producto o servicio, considerando todos los aspectos necesarios para su puesta en explotación real. El PFM sirve para evaluar las competencias adquiridas durante el Máster, de forma integral, en un proyecto pedagógico que simula las características reales de una empresa, en que los alumnos dispondrán de tutorías técnicas y de negocio, por parte de UIC Barcelona y de la empresa involucrada. El PFM deberá entregarse en forma de memoria de proyecto y ser defendido ante un tribunal como entrega final.
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