Máster Executive en Big Data Science

Universitat Internacional de Catalunya
En Barcelona
  • Universitat Internacional de Catalunya

6.000 

M. Exe. Business Intelligence & Big Data es la capacitación exhaustiva que cualquier profesional de bagage tecnológico, embarcado en un proyecto de Big Data, requiere para alcanzar un profunda visión sobre las tecnologías subyacentes y dotarse ...

LA OPINIÓN DE Carlos Cosials (Director del Master)
¿Quieres hablar con un asesor sobre este curso?
¿Quieres hablar con un asesor sobre este curso?

Información importante

Tipología Master
Inicio Barcelona
Duración 10 Meses
Inicio clases A elegir
  • Master
  • Barcelona
  • Duración:
    10 Meses
  • Inicio clases:
    A elegir
Descripción

¿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.

Sigue el enlace que tienes en esta página de emagister.com para descubrir toda la información que necesitas sobre este curso. El centro te informará de todo sin compromiso alguno.

Información importante
Instalaciones y fechas

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación
A elegir
Barcelona
Immaculada, 22, 08017, Barcelona, España
Ver mapa
Inicio A elegir
Ubicación
Barcelona
Immaculada, 22, 08017, Barcelona, España
Ver mapa

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

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.

· ¿A quién va dirigido?

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.

Opiniones

C
Carlos Cosials (Director del Master)
13/02/2015
Lo mejor M. Exe. Business Intelligence & Big Data es la capacitación exhaustiva que cualquier profesional de bagage tecnológico, embarcado en un proyecto de Big Data, requiere para alcanzar un profunda visión sobre las tecnologías subyacentes y dotarse para conceptualizar las mejores arquitecturas de Big Data y su efciente puesta en marcha, junto con las estrategias de Machine Learning más convenientes a los retos de negocio que se plantean en los proyectos, y así poder tener la mejor interlocución con el área de negocio que lidere el proyecto.

A mejorar Nada.

¿Recomendarías este curso? Sí.
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
Pregunta a los Antiguos Alumnos qué les pareció.

Su experiencia te será de mucha ayuda para decidirte.

¿Qué aprendes en este curso?

Arquitectura de sistemas
Análisis de datos
Reporting
Big Data
Business Intelligence
Inteligencia de negocio
Big Data en las organizaciones
Aplicación sectorial de soluciones BI
Normativa legal en el tratamiento de datos
Arquitecturas Business Intelligence
Arquitecturas Big Data
Implantación de soluciones BI
Implantación de soluciones Big Data
Lanzamientos de proyectos Big Data
Lanzamiento de proyectos Business Intelligence
Integracion de conocimientos
Visualización de datos
Reporting de datos
Extracción de conocimiento
Big Data Analytics

Profesores

Carlos Cosials
Carlos Cosials
Dirección

Jose A. Esteban
Jose A. Esteban
Director

Temario

Plan de estudios: 60 ECTSINTELIGENCIA DE NEGOCIO (BI) Y EL ANÁLISIS DE DATOS (5 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • 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
DATA SCIENCE (5 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • Introducción a la Data Science
  • Diferencias con el análisis estadístico tradicional
  • Data Management
  • Entorno regulatorio
  • Open Data
  • Infografías
LENGUAJES Y HERRAMIENTAS PARA EL DATA SCIENTIST (5 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • Ecosistema y toolkit del data scientist
  • Introducción a R y Python
  • Introducción a SQL
ANÁLISIS DE DATOS: MÉTODOS ESTADÍSTICOS (10 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • 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)
ANÁLISIS DE DATOS: MACHINE LEARNING (10 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • 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
VISUALIZACIÓN (5 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • Metodologías de visualización y reporting
  • Visualización interactiva
  • Herramientas de visualización
  • Casos prácticos
TECNOLOGÍAS Y ARQUITECTURAS BIG DATA (3 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • 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 EN CONTEXTOS BIG DATA (2 ECTS) (OBLIGATORIA)
  • Gestión de proyectos Big Data
  • Casos prácticos
PROYECTO (15 ECTS) PROYECTO FINAL DE MÁSTER

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.

Logros de este Centro