Máster en Big Data y Business Analytics (Presencial/Streaming)
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Excepcional. La calificaría como la mejor institución del mundo. Es una institución que cuenta con todos los servicios la cual hace que sea un lugar de prestigio. Es un lugar único y haberla elegido fue la mejor decisión. La recomiendo
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Experiencia muy recomendable. El máster me ha permitido aplicar todos los conocimientos adquiridos a mi empresa. El contenido está muy bien enfocado y es muy completo. El centro siempre da facilidades.
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Experiencia increíble, el contenido es muy completo, el programa cuenta con grandes profesionales y el equipo de la escuela es genial siempre están pendiente. Sin duda lo recomendaría.
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Master
En Málaga
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¡Especialízate en Big Data y Business Analytic!
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Tipología
Master
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Lugar
Málaga
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Duración
8 Meses
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Prácticas en empresa
Sí
ESESA IMF, Escuela Superior de Estudios de Empresa, presenta a los usuarios de Emagister.com el Máster en Big Data y Business Analytics (Presencial).
En detalles, se trata de una formación estratégica impartida en Málaga basada en la gestión de los macrodatos. A pesar de ser un área de estudio reciente, las empresas demandan profesionales con una alta formación como la que ofrece este máster.
Una vez finalizado el programa, el alumno obtendrá dos titulaciones, aquella de la Universidad Nebrija y ESESA IMF, junto con Indra.
Información importante
Earlybird: Para todas las matrículas que se formalicen antes del 1 de julio.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El programa tiene como objetivo fundamental que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecno-logía, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible.
Después de la realización de este programa el participante será capaz de:
- Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.
- Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.
- Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de pro gramación estadística.
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.
- Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming, y conocer cuándo utilizar unas u otras.
El máster está dirigido tanto a profesionales como a recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes.
Perfiles a los que puede interesar este programa:
o Informáticos, o profesionales con ingenierías afines que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI.
o Graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias y adquirir nuevas capacidades analíticas en este ámbito.
o Graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio.
No existen requisitos específicos para el acceso a este programa pero es necesario que el candidato supere el proceso de admisión.
Este máster cuenta con la dirección académica de Arelance, consultora tecnológica malagueña con más de 15 años de recorrido.
Todo el cuadro docente está compuesto por profesionales en activo que compartirán con los participantes la realidad a la que se tienen que enfrentar en su día a día profesional.
Los participantes tienen la posibilidad de acceder a un módulo transversal de conocimiento que se imparte los miércoles por la tarde y en el que pueden aprender de cuestiones relativa al ámbito general de empresa: finanzas, política de empresa, comunicación, etc.
Recibida tu solicitud, un asesor académico se pondrá en contacto contigo para explicarte todos los detalles del programa así como las facilidades de pago y el procedimiento de matriculación.
Opiniones
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Excepcional. La calificaría como la mejor institución del mundo. Es una institución que cuenta con todos los servicios la cual hace que sea un lugar de prestigio. Es un lugar único y haberla elegido fue la mejor decisión. La recomiendo
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Experiencia muy recomendable. El máster me ha permitido aplicar todos los conocimientos adquiridos a mi empresa. El contenido está muy bien enfocado y es muy completo. El centro siempre da facilidades.
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Experiencia increíble, el contenido es muy completo, el programa cuenta con grandes profesionales y el equipo de la escuela es genial siempre están pendiente. Sin duda lo recomendaría.
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Pilar G Bea
Fermín Ibáñez
Sara Suarez
Materias
- Gestión de equipos
- Data mining
- Datawarehouse
- E-business
- Estadística
- Gestión estratégica
- Análisis estadístico1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Series temporales
- Análisis de datos
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Gestión de la formación
- Streaming
- Basket
- Bases de datos relacionales
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Programación avanzada
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Redes sociales
- Business objects
- Minería
- Repositorios
- Recuperación de información
- Python
- Business Intelligence
- Bases de datos
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Big Data
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Data science
- Data Protection Officer (DPO)
Profesores
Equipo Docente
Profesorado
Temario
ESTRUCTURA DEL PROGRAMA
La estructura del Máster en Big Data y Business Analytics en Málaga se conforma de las siguientes áreas, a las que hay que añadir las horas dedicadas a formación en habilidades y competencias:
ÁREA 1: Fundamentos tecnológicos para el tratamiendo de datos.- Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
- Fundamentos de programación con Python.
- Fundamentos de bases de datos relacionales.
- Fundamentos de tecnologías de Internet.
- Compartir datos, código y recursos en repositorios.
- Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
ÁREA 2: Modelos y aprendizaje estadísticos.- Lenguaje R y tratamiento de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Probabilidad e Inferencia estadística.
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
- Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
- GLMS y series temporales.
ÁREA 3: Aprendizaje automático aplicado.- Introducción al aprendizaje automático.
- Modelos supervisados.
- Modelos no supervisados.
- Ingeniería de características y selección de modelos.
- Modelos conexionistas.
- Reglas de asociación y market basket analysis.
- Introducción histórica y tecnológica.
- Herramientas pln I: NLTK.
- Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
- Text mining I: clustering.
- Text mining II: sentimiento y temas.
- Otras aplicaciones y técnicas de PLN.
ÁREA 5: Business Inteligence y visualización.- Introducción al Business Inteligence.
- Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
- Herramientas de extracción, transformación y carga.
- Aplicaciones de Business Intelegence.
- Fundamentos de visualización de datos.
- Herramientas de visualización.
ÁREA 6: Infraestructura de Big Data.- Procesamiento de datos con Hadoop.
- Herramientas Hadoop.
- Procesamiento de datos con Spark.
- Arquitecturas de streaming.
- Componentes de arquitecturas de streaming.
- Plataformas y Apis en la nube
ÁREA 7: Almacenamiento e integración de datos.- Bases de datos no convencionales.
- Modelos de base de datos basados en documentos.
- Modelos de base de datos basados en columnas.
- Modelos de base de datos basados en grafos.
- Modelos de base de datos basados en clave-valor.
- Adquisición de datos.
ÁREA 8: Valor y contexto de la analítica big data.- El business case de Big Data.
- Proyectos de Big Data.
- Aplicaciones analíticas por sectores.
- Tecnologías emergentes en analítica.
- Gestión de equipos y métodos ágiles.
- Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.
ÁREA 9: Aplicaciones analíticas.- Caso de estudio de analítica escalable.
- Caso de estudio de analítica en redes sociales.
- Caso de estudio en Internet Of Things.
- Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
- Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
- Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.
ÁREA 10: Trabajo fin de máster.Información adicional
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Máster en Big Data y Business Analytics (Presencial/Streaming)
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