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Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos

Master

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  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

BOLSA DE EMPLEO Y PRÁCTICAS

Uno de los principales desafíos que se encuentran las empresas en la actualidad es el poder analizar todos los datos posibles para la toma de decisiones estratégicas dentro de ellas. Es un sector que actualmente tiene más oferta que demanda y el futuro es muy prometedor. En este sentido, el porta Emagister integra a su catálogo formativo el Máster en análisis y visualización de datos masivos, impartido por INESEM Business School, en una metodología de estudio online, logrando una integra capacitación desde la comodidad de tu casa.

Este máster te permite descubrir la relación entre Big Data y Data Science para el análisis y la visualización de datos. Comprendes la importancia de la arquitectura Big Data en el análisis de datos, además de aprender a explotar los datos y visualizar los resultados gracias a la programación estadística con Python y R. Por otra parte, obtienes conocimientos necesarios para desarrollar cuadros de mando y Dashboards, y la utilización de las principales herramientas en la visualización de datos como Tableau, D3, PowerBI o Qlikview.
Es una formación de doce meses de duración, en la que cuentas con un tutor personal que te apoya y contesta todas las dudas que tengas a lo largo de todo el trayecto del programa.

Comunícate con nosotros si este máster de Big Data te ha interesado. Mediante este portal Emagister, y presionando en el botón de “Pide información”, debes completar los datos solicitados y pronto un asesor te contactará para brindarte todos los detalles.

Información importante

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

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A tener en cuenta

Descubrir la relación entre Big Data, Business Intelligence y Data Science para el análisis y la visualización de datos. Entender la importancia de la Arquitectura Big Data en el análisis de datos. Aprender a explotar los datos y visualizar los resultados gracias a la programación estadística con Python y R. Desarrollar cuadros de mando y Dashboards. Utilizar las principales herramientas en la visualización de datos como Tableau, D3, PowerBI o Qlikview.

El Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos está pensado para personas con gran interés en el análisis de información para tomar decisiones correctas y estratégicas dentro de las empresas. Es un sector que actualmente tiene más oferta que demanda y el futuro es muy prometedor por lo que es ideal tanto para recién graduados que estén buscando un puesto laboral con futuro como para profesionales que quieran seguir actualizándose y no quedarse atrás respecto a las nuevas tendencias tecnológicas.

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Con una contrastada trayectoria a nivel nacional y un amplio catálogo formativo compuesto por másters profesionales y formación de postgrado, hacen que INESEM sea una escuela de negocios con programas formativos completamente adaptados a la realidad del mercado laboral promoviendo una enseñanza multidisciplinar e integrada basada en innovadoras metodologías de aprendizaje. Todo ello se hace posible gracias a formación modular, contenidos en abierto, metodologías E-learning y aprendizaje colaborativo que te facilitarán el aprendizaje y te ayudarán a desarrollar y mejorar tu carrera profesional.

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.

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La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 11 años en Emagister.

Materias

  • Análisis de datos
  • Business Intelligence
  • Big Data
  • Data science
  • Toma de decisiones
  • Herramientas de análisis de datos
  • Cloud computing

Temario

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE.

Unidad didáctica 1. Introducción al big data.

Unidad didáctica 2. Fases de un proyecto de big data.

Unidad didáctica 3. Business intelligence y la sociedad de la información.

Unidad didáctica 4. Principales productos de business intelligence.

Unidad didáctica 5. Introducción al data science.

MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA.

Unidad didáctica 1. Batch processing.

Unidad didáctica 2. Streaming processing.

Unidad didáctica 3. Sistemas nosql.

Unidad didáctica 4. Interactive query.

Unidad didáctica 5. Sistemas de computación híbridos.

Unidad didáctica 6. Cloud computing.

Unidad didáctica 7. Administración de sistemas big.

Unidad didáctica 8. Visualización de datos.

MÓDULO 3. 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 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA.

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. Ecosistema hadoop.

Unidad didáctica 4. Weka y data mining.

Unidad didáctica 5. Pentaho una solución open source para business intelligence.

MÓDULO 5. BUSINESS INTELLIGENCE, CUADROS DE MANDO Y DASHBOARDS.

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 almacen de datos corporativos.

Unidad didáctica 4. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica.

Unidad didáctica 5. Definición de kpis.

Unidad didáctica 6. Concepto y creación de cuadros de mando.

Unidad didáctica 7. 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. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS.

Unidad didáctica 1. Introducción a la visualización de datos.

Unidad didáctica 2. Tableau.

Unidad didáctica 3. D3 (data driven documents).

Unidad didáctica 4. Google data.

Unidad didáctica 5. Qlikview.

Unidad didáctica 6. Powerbi.

Unidad didáctica 7. Carto.

MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER.

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.
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- Comunidad de Alumnos INESEM.
- Bonificable hasta el 100%.

- Bolsa de Empleo y Prácticas.

- Prácticas profesionales en empresas de gran prestigio a nivel nacional

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