Máster en Big Data & Business Analytics
Master
Online
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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
1 Año
El Máster en Big Data & Business Analytics es tu puerta de entrada a uno de los sectores con mayor crecimiento y demanda laboral del momento. En la era digital, el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos y su correcta interpretación son esenciales para el éxito de cualquier organización. Este máster te dota de las habilidades necesarias para liderar la transformación digital, desde el análisis de datos con Python hasta la inteligencia artificial, pasando por la visualización de datos en R y el uso de herramientas de analítica web como Google Analytics. Aprenderás a convertir datos complejos en información clara y accionable, optimizando la toma de decisiones empresariales. Al elegir este máster, te posicionas a la vanguardia de la innovación tecnológica y te preparas para afrontar los retos del futuro, convirtiéndote en un profesional altamente capacitado y versátil en el ámbito del Big Data.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
· Dominar herramientas de análisis de datos como Python y R. · Implementar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.
· Analizar grandes volúmenes de datos con Hadoop.
· Aplicar técnicas de visualización de datos con ggplot2 y Matplotlib.
· Configurar y utilizar Google Analytics para análisis web.
· Gestionar y optimizar bases de datos relacionales y NoSQL.
· Desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la empresa.
Este Máster en Big Data & Business Analytics está dirigido a profesionales en áreas de tecnología, ingeniería, economía, y ciencias, así como a aquellas personas interesadas en adquirir habilidades en análisis de datos, inteligencia artificial y Big Data para aplicarlas en diversos sectores industriales.
Título de Máster en Big Data & Business Analytics certificado por CEUPE
Este Máster en Big Data & Business Analytics te capacita para manejar herramientas y técnicas avanzadas de análisis de datos y Big Data, incluyendo el uso de Python, R, y tecnologías de inteligencia artificial. Aprenderás a gestionar grandes volúmenes de datos, crear modelos predictivos, y mejorar la toma de decisiones en una organización, potenciando su estrategia y eficiencia dentro de cualquier modelo de negocio.
Gracias a la realización de este Máster en Big Data & Business Analytics podrás optar a roles en el análisis de datos, ciencia de datos, especialista en Big Data, consultoría en inteligencia artificial y gestión de proyectos tecnológicos. Las oportunidades abarcan sectores como finanzas, marketing, tecnología, salud, y consultoría, donde la analítica de datos es clave.
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 14 años en Emagister.
Materias
- Almacén
- Data mining
- Algoritmos
- Herramientas de análisis de datos
- Bases de datos relacionales
- Big Data
- Innovación tecnológica
- Redes neuronales
- Toma de decisiones
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Minería
- E-business
- Datawarehouse
- Google Analytics
- Modelos de negocio
Temario
MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL
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Unidad didáctica 1. Introducción a la transformación digital
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Unidad didáctica 2. La sociedad 3.0
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Unidad didáctica 3. Nuevo ecosistema digital
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Unidad didáctica 4. Nuevos modelos de negocio en el entorno digital
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Unidad didáctica 5. Plan de transformación digital
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Unidad didáctica 6. Casos de éxito en la transformación digital
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Unidad didáctica 7. El nuevo cliente digital
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Unidad didáctica 8. Nuevos mercados, nuevas oportunidades
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Unidad didáctica 9. La innovación en los procesos organizativos
MÓDULO 2. BIG DATA
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Unidad didáctica 1. Introducción al big data
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Unidad didáctica 2. Fuentes de datos
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Unidad didáctica 3. Open data
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Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data
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Unidad didáctica 5. Ecosistema hadoop
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Unidad didáctica 6. Weka y data mining
MÓDULO 3. FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS DE DATOS
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Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
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Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 3. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable
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Unidad didáctica 4. Introducción a un sistema de base de datos nosql, mongodb
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Unidad didáctica 5. Python y el análisis de datos
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Unidad didáctica 6. R como herramienta para big data
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Unidad didáctica 7. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
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Unidad didáctica 8. Análisis de los datos
MÓDULO 4. BUSINESS INTELLIGENCE
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Unidad didáctica 1. Business intelligence y la sociedad de la información
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Unidad didáctica 2. Principales productos de business intelligence
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Unidad didáctica 3. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
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Unidad didáctica 4. Datamart. Concepto de base de datos departamental
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Unidad didáctica 5. Datawarehouse o almacén de datos corporativos
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Unidad didáctica 6. Introducción a la visualización de datos
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Unidad didáctica 7. Tableau
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Unidad didáctica 8. Powerbi
MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS, GOOGLE TAG MANAGER Y LOOKER STUDIO
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Unidad didáctica 1. Analítica web con google analytics
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Unidad didáctica 2. Google analytics 4
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Unidad didáctica 3. Recogida de datos
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Unidad didáctica 4. Navegación e interfaz
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Unidad didáctica 5. Informes
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Unidad didáctica 6. Campañas y conversiones
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Unidad didáctica 7. Google analytics 360
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Unidad didáctica 8. Google tag manager
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Unidad didáctica 9. Looker studio (google data studio)
MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2
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Unidad didáctica 1. Ggplot2 como librería para visualización de datos en r
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Unidad didáctica 2. Ejes
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Unidad didáctica 3. Títulos
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Unidad didáctica 4. Leyendas
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Unidad didáctica 5. Fondos y líneas de cuadrícula
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Unidad didáctica 6. Márgenes
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Unidad didáctica 7. Gráficos de paneles múltiples
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Unidad didáctica 8. Colores
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Unidad didáctica 9. Temas
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Unidad didáctica 10. Líneas
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Unidad didáctica 11. Texto
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Unidad didáctica 12. Coordenadas
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Unidad didáctica 13. Tipos de gráficos
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Unidad didáctica 14. Cintas
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Unidad didáctica 15. Suavizados
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Unidad didáctica 16. Gráficos interactivos
MÓDULO 7. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
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Unidad didáctica 1. Introducción al análisis de datos
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Unidad didáctica 2. Librerías para el análisis de datos: numpy, pandas y matplotlib
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Unidad didáctica 3. Filtrado y extracción de datos
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Unidad didáctica 4. Pivot tables
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Unidad didáctica 5. Groupby y funciones de agregación
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Unidad didáctica 6. Fusión de dataframes
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Unidad didáctica 7. Visualización de datos con matplotlib y con seaborn
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Unidad didáctica 8. Introducción al machine learning
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Unidad didáctica 9. Regresión lineal y regresión logística
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Unidad didáctica 10. Árbol de decisiones
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Unidad didáctica 11. Naive bayes
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Unidad didáctica 12. Support vector machines (svm)
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Unidad didáctica 13. Knn
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Unidad didáctica 14. Principal component analysis (pca)
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Unidad didáctica 15. Random forest
MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial
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Unidad didáctica 2. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
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Unidad didáctica 3. Sistemas expertos
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Unidad didáctica 4. Futuro de la inteligencia artificial
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Unidad didáctica 5. Introducción al machine learning
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Unidad didáctica 6. Sistemas de recomendación
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Unidad didáctica 7. Clasificación
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Unidad didáctica 8. Redes neuronales y deep learning
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Unidad didáctica 9. Sistemas de elección
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Unidad didáctica 10. Deep learning con python, keras y tensorflow
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Unidad didáctica 11. Sistemas neuronales
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Unidad didáctica 12. Estrategias de aprendizaje
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