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Máster en Big Data y Business Analytics

Structuralia

Master

Online

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Precio Emagister

2.245 € 4.490 € IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Según las consultoras más importantes en el sector tecnológico, para los próximos años la demanda de perfiles del campo de la Inteligencia de Negocio habrá crecido de una manera tan exponencial que será imposible hacerle frente. Escuchamos la expresión Big Data por todos lados, pero ¿sabemos a qué se refiere?

Desde Emagister te facilitamos el acceso a la inscripción para el Máster en Big Data y Business Analytics con 60 Créditos ECTS. Asimismo, Emagister te brinda un valor promoción 2245 euros. Se trata de un curso online de 12 meses de duración destinado a perfiles profesionales que necesitan manejar y gestionar grandes volúmenes de datos dentro de sus empresas.

Cuando tu superes los exámenes lograras recibir en formato digital la titulación de Structuralia y el título propio de Máster en Formación Permanente de la Universidad Católica San Antonio de Murcia (UCAM).

Información importante

Precio a usuarios Emagister:

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Fechas a elegirMatrícula cerrada

A tener en cuenta

· Aprender a diferenciar los conceptos de Big Data, Business Intelligence y todo el ámbito de Analytics en un mundo donde a todo se le llama "Big Data".
· Adquirir una visión global del Big Data & Analytics.
· Identificar estrategias y oportunidades de negocio
· Comprender mejor la tecnología necesaria
· Conocer el perfil de los profesionales adecuados
· Adquirir la capacidad de interlocución del Big Data & Analytics
· Tener una visión generalizada de las herramientas de las que disponemos en el mercado
· Entender y desarrollar la complejidad técnica y científica
· Gestión técnica de proyectos y de equipos de trabajo de BI/Big Data
· Gestionar de manera correcta los temas legales relacionados con el uso de los datos

Este curso está destinado a perfiles profesionales que necesitan manejar y gestionar grandes volúmenes de datos dentro de
sus empresas. A su vez, buscamos licenciados que ven en el uso de los datos una oportunidad de abrirse camino dentro de las
empresas.

Máster en Big Data y Business Analytics.

En este máster veremos dónde se enmarca el Big Data dentro de las necesidades de las empresas hoy en día. El Big Data ya no es una alternativa más, sino uno de los componentes esenciales de la tecnología útil, que influye e influirá en nuestra vida diaria, aunque no nos demos cuenta y aunque nos resistamos a aceptarlo. El mundo del Big Data no para de evolucionar. Cada día se encuentran nuevas aplicaciones prácticas y soluciones a los problemas tradicionales que antes no se podían resolver, además de que cada vez disponemos de más fuentes de datos de orígenes muy distintos. En definitiva, hablamos de un gran volumen de datos, muy variables y muy volátiles y de procesarlos en tiempo récord. Sabemos qué podemos hacer frente a nuevos retos que antes eran impensables, como el análisis del contenido y datos de redes sociales, internet, industrias, ciudades enteras., y poco a poco la sociedad en su conjunto.

Un asesor se comunicará contigo.

SALIDAS PROFESIONALES
Big Data Architec, Big Data Engineer, Data Scientistr, Big Data DevelopeMachine Learning Engineer, Chief Data Officer (CDO), Big Data Consultant, Data Analyst

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Opiniones

Materias

  • Data mining
  • Datawarehouse
  • E-business
  • SQL
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Redes neuronales
  • Big Data

Profesores

Alberto Barbado

Alberto Barbado

científico de datos en la unidad Big Data de LUCA

Actualmente se desempeña liderando propuestas de analítica avanzada e IA dentro de algunos de los productos de software de Big Data desarrollados en la unidad (Luca Comms y Luca Fleet). Junto con ello, realiza investigaciones en el área de Trusted AI. Se ha recibido de Ingeniero Industrial superior con especialidad en Automática y Electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), un Máster Universitario oficial en Ciencia de Datos por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y un Máster Universitario oficial en IA Avanzada por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)

Álvaro Herrero

Álvaro Herrero

graduado en Física por la USAL con un máster en Física y Matemáticas

Álvaro Herrero es graduado en Física por la USAL con un máster en Física y Matemáticas, por la especialidad de Física Teórica. Durante su primera etapa profesional fue profesor en Academia Universitaria, dando clases a universitarios de los grados en Física, Matemáticas y Química. Posteriormente, dio el salto al mundo de la consultoría en 2019. Durante esta etapa, centró su trabajo en el uso de Tableau y Power BI. Actualmente es consultor en SDG Group y trabaja en proyectos relacionados con Tableau y Power BI y en proyectos formativos relacionados con dichas herramientas.

Nerea Sevilla

Nerea Sevilla

BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ADVANCED ANALYTICS.

Desarrollo de carrera profesional como experta en la ciencia de datos como generador de valor y conocimiento de negocio. Actualmente, es responsable de Proyectos de Business Intelligence y BigData dentro de Lanbide, Servicio Vasco de Empleo del Gobierno Vasco/Eusko Jaularitza). Coordinación equipos y desarrollo proyectos de Inteligencia de Negocio y Analítica Avanzada, contribuyendo a la creación de infraestructuras de datos (datawarehouse, data marts, ods y data-lakes) que permitan la gestión del ciclo de vida de los datos corporativos.

Ricardo Jaume Albacar

Ricardo Jaume Albacar

Desarrollador y docente ligado a proyectos de Big Data

Con 15 años de experiencia, en los últimos cinco años ha estado estrechamente ligado a proyectos de Big Data (Apache Spark) y Analítica de Datos (descriptivo/predictivo). Debido a su pasión por la docencia, curiosidad natural y actitud emprendedora, ha sido docente y mentor en numerosas acciones formativas en instituciones tanto públicas como privadas. También ha ayudado a numerosas organizaciones a utilizar las mejores prácticas en el desarrollo ágil de productos y servicios digitales.

Sandra Navarro Nieto

Sandra Navarro Nieto

Business & Marketing Intelligence, Big Data & Digital Transformation

Durante su carrera profesional ha desempeñado diversos puestos de especialista vinculados a los sistemas de información y su uso como catalizadores para la gestión del negocio. Principalmente todas las funciones las ha desarrollado dentro de equipos de Inteligencia de Negocio, centrando sus esfuerzos y conocimientos en aquellas áreas que lo han demandado en cada momento. Así, desde su comienzo ha contribuido a la creación de la infraestructura de datos y su mantenimiento.

Temario

Módulo 1. Big data

  • Los datos en las empresas

  • Del business intelligence al big data

  • Arquitecturas tecnológicas big data

  • Big data analytics

Módulo 2. Curso power bi

  • Comenzando con power bi

  • Modelado de datos y dax

  • Visualización de datos

  • Llevando power bi al siguiente nivel

Módulo 3. Bases de datos relacionales. SQL. Diseño de un datawarehouse (big data)

  • Primeros pasos en sql

  • Comandos sql

  • Funciones sql

  • Diseño de un datawarehouse

Módulo 4. Lenguajes de programación. Python y r (big data)

  • Python, instalación y configuración de entorno de desarrollo

  • Tipos de datos, variables, operadores y expresiones

  • Control del flujo: bucles y condicionales

  • Librerías para el análisis de datos: numpy, pandas y matplotlib

  • Filtrado y extracción de datos

  • Pivot tables

  • Groupby y funciones de agregación

  • Fusión de dataframes

  • Visualización de datos con matplotlib y con seaborn

  • R como herramienta para big data

  • Pre-procesamiento & procesamiento de datos

  • Análisis de los datos

Módulo 5. Bases de datos nosql (big data)

  • Las bases de datos nosql

  • Tipos de bases de datos nosql

  • Mongodb: una base de datos documental

  • Otros sgbd nosql

  • Instalación, configuración y uso de mongodb

  • Consultas y operaciones avanzadas en mongodb

  • Casos de uso de las bases de datos nosql

  • Integración de bases de datos nosql con tecnologías externas

  • Seguridad y privacidad en bases de datos nosql

Módulo 6. Preparación de datos de autoservicio

  • Preparación de datos

  • Preparación de datos con excel

  • Preparación de datos con talend

  • Preparación de datos con dataprep by trifacta

Módulo 7. Data mining, machine learning y deep learning (big data)

  • Aprendizaje supervisado (i)

  • Aprendizaje supervisado (ii)

  • Aprendizaje no supervisado

  • Deep learning

Módulo 8. Deep learning avanzado

  • El machine learning

  • Extracción de estructura de los datos: clustering

  • Sistemas de recomendación

  • Clasificación

  • Redes neuronales y deep learning

  • Sistemas de elección

  • Deep learning con python, keras y tensorflow

  • Sistemas neuronales

  • Redes de una sola capa

  • Redes multicapa

  • Estrategias de aprendizaje

Módulo 9. Inteligencia artificial

  • La inteligencia artificial

  • Tipos de inteligencia artificial

  • Los algoritmos de aprendizaje automático

  • Proyecto llave en mano con inteligencia artificial

Módulo 10. Tfm. Máster en big data y business analytics

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