Máster en Big Data y Business Intelligence

Master

Semipresencial Huesca, Santander, Logroño y 49 sedes más

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Semipresencial

¿Quieres desarrollar tu carrera profesional dentro del mundo del Big Data y la Inteligencia de los Datos? Debido a la transformación digital que estamos sufriendo, existen numerosos puestos laborales enfocados a esta tecnología

Con este Máster en Big Data, Ciencia de Datos y Business Intelligence aprenderás de forma competitiva, a través de la empresa DNV-GL, multinacional que opera en más de 100 países especializada en el sector de la energía, en el marítimo, en del petróleo/gas y en el desarrollo de software con muchos años de experiencia en el sector.

Serás capaz de crear aplicaciones disruptivas que te convertirán en un profesional de garantía dentro del marco del Big Data, la Ciencia de Datos, la Inteligencia empresarial y el Análisis de Datos.

Además, obtendrás el Certificado Scrum Manager en metodología ágil requerido por las empresas de desarrollo de software.

Información importante

Para realizar este curso debes tener uno de estos niveles de estudios: Graduado escolar, ESO, Bachillerato, Grado medio de FP, Grado superior de FP, Grado universitario, Master, Doctorado

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A Coruña
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CL Enrique Mariñas, Urb. Matogrande, 9, 15009

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CL Reyes Católicos, 57

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Calle Padre Juan Aguilar, 10, 04005

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C/ Valencia, 79-81, local 2, 08029

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Bilbao (Vizcaya)
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Av. Lehendakari Aguirre, 5 Bajo, 48014

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CL Federico García Lorca, 8, 9007

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CL Enrique Mariñas, Urb. Matogrande, 9

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Usandizaga, 3 bajo, 20002

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CL Severo Ochoa, 13, 18001

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Puerto, 42, 21001

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Jaén
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Avda. de Granada, 39 , 23003

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Jerez De La Frontera (Cádiz)
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Unión, 4, 11403

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Las Palmas De Gran Canaria (Las Palmas)
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AV Jose Mesa y Lopez, 21, 35007

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C/ Alonso Cano, 44-46, 28003

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AV Juan Carlos I, 26, 30007

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CL Salitre, 49

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CL Ildefonso Sánchez del Río, 5, 33001

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Palma De Mallorca (Islas Baleares)
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Alfons El Magnanim, 30 local, 7004

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Monasterio de Velate, 1º Bajo, 31011

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Santa Cruz De Tenerife (Tenerife)
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CL Villalba Hervás, 5, 38002

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Santander (Cantabria)
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CL José Saramago Edif. Giralda (Esq.Virgen del Sol), 1

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AV Ramón y Cajal, 41

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C/ Hospital, 18, 46001

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CL Felipe II, 3, 47006

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Materias

  • Management
  • BBDD
  • Desarrollo de aplicaciones
  • Gas
  • Apache
  • Metodología
  • Proveedores
  • E-business
  • Estadística
  • Desarrollo del software
  • Análisis de datos
  • Business Intelligence
  • Clasificación
  • Big Data
  • Modelos de regresión
  • ETL
  • Ciencia de datos

Temario

MÓDULO 1: CIENCIA DE DATOS:

Inicialmente, aprenderás a utilizar el lenguaje estadístico R mediante su entorno de desarrollo RStudio para recolectar, presentar y caracterizar datos.

Dominarás conceptos como la inferencia estadística, los modelos de regresión y clasificación, etc. En resumen, serás capaz de realizar predicciones con los datos.

MÓDULO 2: HERRAMIENTAS BIG DATA

Una vez comprendidos todos los conceptos referentes a la Ciencia de Datos, vas a aprender a generar la estructura necesaria para realizar todos los análisis y predicciones aprendidas en el módulo anterior desde el marco de Apache Hadoop.

Spark, Python, Cloudera, MLlib (Machine Learning), BBDD NoSql, etc. son algunas de las tecnologías en las que te vamos a formar como un verdadero profesional.

Módulo 3: BUSINESS INTELLIGENCE

Para sumar herramientas a tus habilidades profesionales, te guiaremos hacia el dominio de la estrategia del dato viendo la diferencia entre herramientas ETL y ELT.

Ahondaremos en diferentes instrumentos MDM (Master Data Management) como Informatica Powercenter o Talend y aprenderás todos los conceptos necesarios sobre Business Intelligence y Data Analytics. En este punto, trabajarás de la mano de herramientas punteras en el sector como AWS.

Por otro lado, veremos las diferencias entre las diferentes estructuras Cloud (Iaas, Paas, Saas) visualizando diferentes proveedores como Amazon AWS, Microsoft Azure o Google GCP.

Finalmente, para cerrar el círculo entre el consumidor y el dato veremos PowerBrain, herramienta que permite cerrar la última fase del dato y ponerlo a disposición del consumidor en formato explotable.

MÓDULO 4: Trabajo de fin de máster.

Una vez terminados los módulos anteriores, pondrás en practica lo aprendido mediante un proyecto general que podrá formar parte de tu portfolio.

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