Master en Big Data y Análisis de Datos
Master
Online
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¡Conviértete en un analista web y haz crecer tu negocio!
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
750h
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Duración
10 Meses
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Inicio
25/04/2024
La educación en Big Data y Análisis de Datos es crucial en la actualidad, ya que la cantidad de datos generados continúa creciendo exponencialmente. Si tu interés es especializarte en esta rama, ahora puedes hacerlo gracias a un nuevo programa educativo que hemos integrado a nuestro catálogo, que te proporciona habilidades esenciales para recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos con el objetivo de extraer información valiosa y tomar decisiones informadas.
En Emagister te presentamos el Master en Big Data y Análisis de Datos, que te prepara para ser un experto en el análisis de datos, dotándote de conocimientos técnicos y estratégicos necesarios para enfrentar los desafíos del mundo empresarial impulsado por datos. Esta formación la puedes realizar en el centro educativo IEBS y se encuentra disponible en modalidad de estudio online. Cuentas con el acceso al campus virtual, servicio de consultas y un tutor personal que te acompaña y guía a lo largo de los 10 meses de duración del programa. Al terminar recibes una titulación por parte del centro.
Con este máster, exploras la descripción detallada del análisis de datos, adquiriendo habilidades esenciales en lenguajes de programación fundamentales para la manipulación y procesamiento de información a gran escala. Comprendes acerca de Data Strategy, las matemáticas y estadísticas, proporcionándote las herramientas para extraer información valiosa. A lo largo del programa, te sumerges en servicios de almacenamiento, business intelligence, entornos datawarehouse, customer analytics, y te familiarizas con la visualización de datos y reporting utilizando herramientas avanzadas como Qlik.
Con este máster puedes desempeñarte como científico de datos, analista de datos, ingenieros de datos, arquitecto de sistemas de información, o consultor en analítica empresaria.
Emagister se encuentra a tu disposición por cualquier consulta.
Información importante
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Graduado escolar / ESO o en último curso, Bachillerato o en último curso, CFGM, FP1 o en último curso, CFGS, FP2 o en último curso, Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Saber diseñar, desarrollar, analizar y comprender proyectos que contemplen la extracción, transformación y carga de datos en entornos reales.
Saber plantear, aplicar y evaluar técnicas/estrategias de Business Intelligence y analítica de datos para apoyar la toma de decisiones y crear valor añadido en cualquier tipo de organización.
Conocer el ciclo de vida del dato: desde la generación o captura del dato hasta la visualización final de los mismos.
Adquirir el conocimiento necesario en las herramientas planteadas en el Máster para poder implantar un sistema de Business Intelligence en una compañía sin ayuda externa.
Aprender a desarrollar proyectos integrales de Big Data.
Conocer las técnicas más actuales del procesamiento paralelo en entornos Big Data.
Conocer el ecosistema Hadoop y el modelo MapReduce, y su aplicación en problemas reales.
Profesionales que tengan como objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Big Data y procesamiento paralelo de datos
Programadores que tengan como objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo del Big Data para su desarrollo profesional
Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología del procesamiento masivo de datos
Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data.
Poseer una titulación universitaria o similar (o estar cursando el último año) y/o experiencia profesional equivalente.
Finalizados tus estudios, recibirás una titulación por parte de la reconocida institución.
Su modalidad te permite estudiar desde la comodidad de tu hogar.
Un asesor se contactará contigo para resolver las dudas sobre el curso, y continuar con el proceso de matriculación si así se desea.
IEBS ofrece una amplia bolsa de empleo, donde los estudiantes puedan encontrar un trabajo y aplicar todos los conocimientos y competencias adquiridas.
Desarrolla tu actividad profesional en el área de big data y análisis de datos.
MasterCard. Visa. PayPal.
IEBS ofrece diversos programas de becas para facilitar a sus alumnos el acceso a los programas de estudios.
Para comenzar el proceso de inscripción debes rellenar un formulario con tus datos y el nombre del curso en el que estás interesado a través de esta misma plataforma de Emagister. Una vez recibidos tus datos, a la brevedad uno de nuestros asesores se pondrá en contacto contigo.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 13 años en Emagister.
Materias
- Análisis de empresas
- Análisis de datos
- Streaming
- Herramientas de análisis de datos
- Big Data
Temario
En el momento de formalizar tú matrícula accederás al módulo previo de preparación donde entrenaremos tu capacidad de "aprender a aprender" en nuestra plataforma, junto con las habilidades clave para el profesional digital, fundamentales durante el transcurso del programa.
- Habilidades Digitales
- Productividad: Organización y Gestión del Tiempo
- Pensamiento Crítico y Creatividad (Ética)
- Actitud Emprendedora
Módulo 1. Descripción del análisis de datos
- Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional
- Big Data vs Business Intelligence
- El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos
- Proyecto: Identificación, análisis y evaluación de un caso de uso Big Data
Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación
- Fundamentos de Python
- Python avanzado
- Fundamentos R
- Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol
Módulo 3. Data Strategy
- Empresas Data Driven
- Data Strategy I
- Data Strategy II
- Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
Módulo 4. Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
Módulo 5. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
- Procesos ETL
- Fase de Extracción
- Fases de Transformación y Carga
- Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos
Módulo 6. Sistemas y servicios de Almacenamiento
- Bases de Datos Relacionales
- Fundamentos de SQL
- Bases de datos NOSQL
- Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante.
Módulo 7. Business Intelligence
- Gestión e implementación de proyectos BI
- Modelos de datos BI
- Introducción herramienta Power BI
- Proyecto: Diseño de un proceso de BI
Módulo 8. Entornos Datawarehouse
- Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
- MongoDB Atlas
- Fundamentos de Azure y AWS
- Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
Módulo 9. Orígenes de datos
- Orígenes de datos internos y externos
- Como los datos externos aportan valor analítico a la organización
- Conexiones a orígenes de datos
- Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI
Módulo 10. Arquitecturas distribuidas Big Data
- Arquitectura Batch y Streaming. Arquitectura Lambda
- Herramientas del ecosistema Hadoop: Hive
- Gestión de recursos: YARN
- Proyecto: Arquitectura distribuidora en funcionamiento
Módulo 11. Procesamiento de datos a gran escala I: Hadoop
- Extracción, Transformación y Carga de datos
- Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
- Gestión de datos Streaming
- Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos
Módulo 12. Customer Analytics
- Customer Analytics
- Segmentación de clientes
- Gestión de valor del cliente
- Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones
Módulo 13. Analítica descriptiva y predictiva
- Business Case en Operaciones y procesos
- Business Case en Finanzas
- Business Case en People Analytics
- Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid
Módulo 14. Procesamiento de datos a gran escala I: Spark
- Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
- Spark SQL, Dataframes y GraphX
- Spark Streaming y MLlib
- Proyecto: Procesamiento en Streaming de un Modelo de ML con Spark Streaming y MLlib
Módulo 15. Visualización de datos con Google Data Studio
- Visualización de datos con Google Data Studio
- Gráficos y controles. Campos, parámetros, funciones y fórmulas
- Personalización de GDS. Ejemplos
- Proyecto: Creación de reporte de marketing digital multi-canal en Google Data Studio
Módulo 16. Otras acciones de procesamiento de datos
- Procesos ETL con Python
- Web Scraping
- Servicios Web y APIs
- Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping
Módulo 17. Global Project
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Master en Big Data y Análisis de Datos