Máster en Big Data y Business Analytics + 60 Créditos ECTS
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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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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? A día de hoy la gente emplea la palabra Big Data para referirse a "tengo un montón de datos y necesito guardarlos para que después me aporte valor en mi empresa".
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
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
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.
Opiniones
Materias
- Data mining
- Datawarehouse
- E-business
- SQL
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Big Data
Temario
Módulo 1. Big data
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Los datos en las empresas
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Del business intelligence al big data
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Arquitecturas tecnológicas big data
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Big data analytics
Módulo 2. Curso power bi
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Comenzando con power bi
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Modelado de datos y dax
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Visualización de datos
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Llevando power bi al siguiente nivel
Módulo 3. Bases de datos relacionales. SQL. Diseño de un datawarehouse (big data)
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Primeros pasos en sql
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Comandos sql
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Funciones sql
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Diseño de un datawarehouse
Módulo 4. Lenguajes de programación. Python y r (big data)
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Python, instalación y configuración de entorno de desarrollo
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Tipos de datos, variables, operadores y expresiones
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Control del flujo: bucles y condicionales
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Librerías para el análisis de datos: numpy, pandas y matplotlib
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Filtrado y extracción de datos
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Pivot tables
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Groupby y funciones de agregación
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Fusión de dataframes
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Visualización de datos con matplotlib y con seaborn
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R como herramienta para big data
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Pre-procesamiento & procesamiento de datos
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Análisis de los datos
Módulo 5. Bases de datos nosql (big data)
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Las bases de datos nosql
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Tipos de bases de datos nosql
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Mongodb: una base de datos documental
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Otros sgbd nosql
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Instalación, configuración y uso de mongodb
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Consultas y operaciones avanzadas en mongodb
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Casos de uso de las bases de datos nosql
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Integración de bases de datos nosql con tecnologías externas
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Seguridad y privacidad en bases de datos nosql
Módulo 6. Preparación de datos de autoservicio
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Preparación de datos
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Preparación de datos con excel
-
Preparación de datos con talend
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Preparación de datos con dataprep by trifacta
Módulo 7. Data mining, machine learning y deep learning (big data)
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Aprendizaje supervisado (i)
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Aprendizaje supervisado (ii)
-
Aprendizaje no supervisado
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Deep learning
Módulo 8. Deep learning avanzado
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El machine learning
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Extracción de estructura de los datos: clustering
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Sistemas de recomendación
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Clasificación
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Redes neuronales y deep learning
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Sistemas de elección
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Tipos de inteligencia artificial
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Módulo 10. Tfm. Máster en big data y business analytics
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