Master en Big Data & Business Analytics
Master
En Madrid
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
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EAE Madrid
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IEBS
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Descripción
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Tipología
Master
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Lugar
Madrid
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Horas lectivas
600h
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Duración
10 Meses
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Inicio
Septiembre
La mayor parte de la información que mueve el mundo hoy en día es digital y proviene de una gran cantidad y variabilidad de fuentes. ¿Cómo almacenar esos datos en un mundo de recursos finitos, procesarlos y obtener información a partir de ellos? Esto es, básicamente, en lo que consiste el Big Data.
Con el Master en Big Data & Business Analytics de EOI adquirirás las competencias técnicas necesarias para afrontar la ejecución de proyectos enmarcados en el ecosistema de Big Data. Aprenderás a diseñar una arquitectura completa, desde la capa hardware hasta la de aplicación. Obtendrás una visión de conjunto de las distintas fases que presenta un proyecto de este tipo y conocerás las alternativas tecnológicas que le dan soporte.
Finalmente, impulsaremos tu espíritu emprendedor y tu capacidad de detectar nuevas oportunidades de negocio utilizando tecnologías Big Data.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El Master en Big Data está dirigido a licenciados universitarios, preferiblemente en carreras técnicas o ingenierías, con interés en desarrollar su carrera profesional en el ámbito del Big Data, sin experiencia profesional o con un máximo de cinco años.
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 23 años en Emagister.
Materias
- E-business
- Big Data
- Propiedad intelectual
- Bases de datos
- Análisis de datos
- Visualización de datos
- Monitorización de Procesos
- Cloud computing
Temario
- Introducción al ecosistema Big Data
- Titularidad y explotación del dato. Privacidad y propiedad intelectual
- Gestión estratégica basada en datos
- Tecnologías para recoger información
- Estructuras en las que se encuentran los datos
- Integración de fuentes de información: servicios web, APIs y crawlers
- Transformación y limpieza de datos– Herramientas ETL
- Redes Sociales
- Base de datos: NoSQL, Apache Cassandra, MongoDB, Neo4j
- Procesamiento batch: Ecosistemas - Hadoop
- Componentes Hadoop - HDFS, MapReduce y Yarn, Hive, Spark, Pig, HBASE, Impala, Flume, Sqoop, Ozie, Clusters
- Apache Spark
- Componentes Apache Spark – Spark Streaming, Spark SQL, MLlib, SparkR
- Procesamiento en streaming
- Bases de datos analíticas
- Programación científica y Python
- Análisis estadístico con R
- Machine Learning
- Minería de texto y lenguaje natural
- Herramientas de visualización de datos
- Herramientas de reporting
- Tableau: Pentaho, Alteryx
- Dashboards y KPIS
- GIS
- Definición de infraestructuras Big Data y ecosistemas existentes
- Monitorización de procesos Big Data
- Cloud Computing - Iaas
- AWS, Google Engine, etcétera
- Marketing, Smart Cities, IoT, Retail, Audiovisual, Industria, Riesgos Financieros...
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