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Máster en Big Data y Analytics

Master

Online

7.500 € IVA inc.

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Fórmate en Big Data y Analytics.

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Duración

    12 Meses

¿Te interesan los macrodatos y los negocios? En este curso podrás ampliar tus conocimientos sobre la gestión de los datos en una organización, de manera que puedas identificar cuando este tipo de soluciones pueden ser útiles en la empresa, y llevar a cabo su implantación dentro de la misma. Además, recibirás una formación práctica en la que asistirás a talleres prácticos centrados en Neo4j, Watson, Amazon y QlikSense.

En el Máster en Big Data y Analytics, disponible en el catálogo de Emagister, te introducirás en la gerencia y el almacenamiento, conociendo algunos de los conceptos clave como el Big Data, sus principales tecnologías, su arquitectura y gerencia, y el uso de los Data Lakes y ETLs y ELTs. También aprenderás cuál es el mejor entorno para implantarlo, los problemas legales que pueden surgir en este tipo de proyectos, y la tipología de bases de datos que pueden utilizarse en función de los datos que se gestionen.

En el programa, impartido por INESDI Business Techschool, también estudiarás cómo explotar los datos para convertirlos en la información deseada, profundizando en las técnicas y soluciones de mercado que posibilitan la creación de nuevos indicadores. Para ello, conocerás el Data Mining, los Advancedanalytics y el Machine Learning. Asimismo, te formarás en las técnicas de visualización que conseguirán que la organización confíe en los KPIs derivados del análisis de datos, con el objetivo de tomar las mejores decisiones para la empresa. Para ello, te prepararás en el Data Governance y las herramientas de visualización de datos y autoservicio. Para completar tus estudios, redactarás un proyecto de final de máster titulado Think Digital Challenge.

Información importante

Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso

A tener en cuenta

El objetivo general del Máster en Big Data y Analytics es proporcionar los conocimientos necesarios para gestionar un proyecto de Big Data desde todas sus vertientes, empezando desde cómo identificar la oportunidad en una organización hasta qué se entrega a las áreas de negocio.

El Máster en Big Data y Analytics ofrece un enfoque básicamente práctico y riguroso orientado a la implantación de la tecnología Big Data con garantías de éxito.

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Materias

  • Big Data
  • ANALYTICS
  • Macrodatos
  • Negocios
  • Gestión de datos
  • Implantación
  • Arquitectura del big data
  • Data Lakes
  • ELTs
  • ETLs
  • Entorno de implantación
  • Problemas legales
  • Bases de datos
  • Gestión datos
  • Creación de indicadores
  • Data mining
  • Machine learning
  • Técnicas de visualización
  • Amazon
  • Análisis de datos

Temario

Previo al inicio del curso académico, hay un módulo introductorio para facilitar el manejo de la plataforma y establecer un rodaje al modelo de aprendizaje “on-line”.

Los módulos se agrupan en tres bloques conductores sobre los que pivota todo el programa, que son los siguientes:

  • Bloque 1.- Gerencia y almacenamiento. En este primer bloque, y tras el curso nivelador de Big Data, se introducen los conceptos claves de Big Data, así como sus principales tecnologías. Además, se identifican problemas legales que puedan surgir en un proyecto de Big Data, cuál es el mejor entorno en el que implantarlo y las tipologías de base de datos que podemos usar en función de los datos.
  • Bloque 2.- Proceso y análisis. En este bloque se aprende a explotar los datos para convertirlos en información. Se profundiza en las diferentes técnicas y soluciones de mercado para ser capaces de generar indicadores que el área de negocio pueda interpretar.
  • Bloque 3.- Visualización y negocio. En el último bloque, se estudian las maneras como conseguir que toda la organización confíe en los KPIs derivados del análisis de datos para así tomas las mejores decisiones para la empresa.

Adicionalmente, se desarrollarán 4 talleres prácticos voluntarios, donde el estudiante adquirirá una visión más práctica de los conceptos estudiados a lo largo de los diferentes módulos:

  • - Neo4j
  • - Watson
  • - Amazon
  • - QlikSense

Por último, el programa concluye con un Proyecto de Final de Máster donde el estudiante deberá aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del programa en un proyecto de una empresa real.

Bloque I: Gerencia y almacenamiento

  • Curso nivelador de Big Data
  • Gerencia del Big Data Analytics
  • Arquitectura Big Data
  • ETLs y ELTs
  • Data Lakes

Total ECTS 20

Bloque II: Procesos y análisis

  • Data Mining
  • Advancedanalytics: R y Python
  • Machine Learning

Total ECTS 15

Bloque III: Visualización y negocio

  • Data Governance
  • Técnicas de visualización
  • Herramientas de visualización de datos y autoservicio

Total ECTS 15

Proyecto Final de Máster – Think Digital Challenge

Total ECTS 10

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