Máster de Formación Permanente en Big Data & Analytics
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He tenido una experiencia muy positiva en esta universidad, ya que considero que el canal de comunicación funciona eficientemente. Siempre que tienes alguna consulta te la contestan en el menor tiempo posible. El profesor del curso ha explicado mediante ejemplos sencillos.
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Me ha gustado bastante que en esta universidad es podido formar una buena relación con los profesores ya que siempre han dado un trato muy cordial. De las instalaciones puedo decir que son bastante formidables. Y puedo decir que hay una buena cantidad de actividades extracurriculares.
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Master
Online
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Duración
1 Año
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Envío de materiales de aprendizaje
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
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Clases virtuales
Sí
El portal Emagister te ofrece el Máster de formación permanente en Big Data & Analytics, que te permite aprender acerca de las últimas tecnologías existentes en el mercado para la gestión y análisis de datos complejos. Es una formación que ha sido formulada por la Universidad Pontificia de Salamanca, en una modalidad de estudio online, permitiendo al estudiante organizar y establecer su propio plan de estudio.
El Máster de formación permanente en Big Data & Analytics cuenta con una duración de un año, y te brinda una formación avanzada y especializada en el campo del análisis de datos a gran escala. Adquieres conocimientos sobre las tecnologías, herramientas y metodologías utilizadas en el ámbito del Big Data. Se exploran conceptos clave como el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos, el desarrollo de modelos analíticos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Además, se centra en la aplicación práctica de estas habilidades en diversos sectores, desde negocios hasta investigación científica. Por otra parte, obtienes las habilidades necesarias para analizar datos complejos, extraer insights significativos y tomar decisiones informadas basadas en evidencia.
Es relevante tener en cuenta que el centro te brinda acceso al campus en línea, ofreciéndote todo el material de estudio necesario, y asignándote un tutor personal para acompañarte durante la capacitación.
Si deseas obtener más información sobre este programa educativo, simplemente envía tus datos de contacto a través de la página de Emagister. Haz clic en "Pide información" y completa las casillas solicitadas. Pronto, uno de nuestros asesores se pondrá en contacto contigo.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El objetivo del curso es formar a los alumnos en las últimas tecnologías existentes en el mercado para la gestión y análisis de datos complejos. En primer lugar, se analizarán tecnologías de ‘Big Data’ para el almacenamiento de grandes cantidades de datos no estructurados. En segundo lugar, se estudiarán herramientas y lenguajes de programación para la analítica de datos, que permitirán extraer información para mejorar la toma de decisiones. Dentro de este capítulo se analizarán las características y métodos desarrollados para aplicaciones ‘Big Data’. Finalmente, se analizarán las principales herramientas utilizadas para la presentación visual de los resultados
El Master está dirigido a graduados en Economía, Matemáticas, Informática o titulaciones del área de Ciencias al igual que otros profesionales que quieran formarse o actualizar sus aptitudes sobre la analítica de datos
Tener titulación adecuada
Máster propio
Los profesionales de las principales empresas tecnológicas a nivel mundial que formarán a los futuros posgraduados en la tecnología que se esta empleando en la actualidad.
Cuando realices la solicitud de plaza recibirás una carta de admisión con los pasos a seguir para matricularte.
Opiniones
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He tenido una experiencia muy positiva en esta universidad, ya que considero que el canal de comunicación funciona eficientemente. Siempre que tienes alguna consulta te la contestan en el menor tiempo posible. El profesor del curso ha explicado mediante ejemplos sencillos.
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Me ha gustado bastante que en esta universidad es podido formar una buena relación con los profesores ya que siempre han dado un trato muy cordial. De las instalaciones puedo decir que son bastante formidables. Y puedo decir que hay una buena cantidad de actividades extracurriculares.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Paula Momoa
Sandra
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 20 años en Emagister.
Materias
- Análisis de datos
- Series temporales
- Apache
- Toma de decisiones
- Futuros
- E-business
- Acciones
- Tecnología
- Business Intelligence
- Economía
- Analisis
- Empresa
- Datos
- Profesionales
- Actualidad
- Big Data
- Apache Spark
Profesores
Manuel Martín-Merino Acera
Facultad de Informática
Vidal Alonso Secades
Facultad de Informática
Vidal Alonso Secades es Catedrático de Estructura de Datos y de la Información en la UPSA. Ha sido Vicerrector de la Universidad (2010-2015) y Director-Comisario de la Escuela Universitaria de Informática (2002-2010). Posee la Acreditación de Profesor Universitario en todas sus figuras concedido por la ACAP (Comunidad de Madrid) y por la ACSUCYL (Comunidad de Castilla y León). Miembro de diferentes Comités Científicos de Congresos Internacionales, ha sido investigador principal en diversos proyectos de investigación nacionales autor de varios libros y artículos científicos indexados en JCR
Temario
1. -Introducción a Big Data. Almacenamiento y Open data
2. -Metodologías y Técnicas de análisis de datos.
3. -Técnicas de análisis de datos con R: Series temporales
4. -Análisis predictivo para la Toma de Decisiones
5. -Análisis de datos econométricos
6. Fundamentos y Técnicas en Business Intelligence
7. -Fundamentos y programación en Python
8. -Librerías para analítica de datos en Python
9. -Introducción y Componentes ecosistema Hadoop
10. -Hadoop Avanzado
11. -Procesamiento de datos con Apache Spark
12. -Apache Spark: Transformaciones y acciones
13. -Introducción a los Indexadores de Documentos
14. -Indexadores de Documentos Avanzados
15. -Introducción a la Visualización de datos
16. -Visualización de Datos: técnicas Avanzadas
17. -Proyecto: Aplicación caso real.
Información adicional
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