Master en big data y business intelligence, data science
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Destaco este centro por el gran profesionalismo que demuestran en lo que tiene que ver con cada clase y la preocupación que tienen por cada uno de sus alumnos,recomendable 100%.
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Master
Online
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Especialízate en Big Data y Business Intelligenc
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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
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Inicio
Fechas a elegir
A lo largo del máster, desarrollarás habilidades fundamentales que no solo te permitirán comprender a fondo estos campos, sino también liderar en la toma de decisiones basadas en información sólida y estratégica. Este aprendizaje te proporcionará una inmersión completa en las tecnologías y prácticas esenciales para impulsar la revolución del análisis de datos, preparándote para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades en este fascinante ámbito.
Este máster creado por INESEM Business School, es un programa online de doce meses que te ofrecerá una oportunidad excepcional para explorar el mundo del Big Data y la Ciencia de Datos desde cualquier lugar del mundo. Emagister, como tu aliado educativo, te quiere invitar a descubrir esta formación integral que te convertirá en un profesional versátil y altamente capacitado en el emocionante campo del análisis de datos.
Este curso abarcará una serie de materias esenciales, desde una introducción al Big Data hasta el análisis avanzado y técnicas de Business Intelligence. Te capacitarás en herramientas y análisis Big Data, explorarás Business Intelligence con herramientas de visualización, y obtendrás habilidades cruciales en Data Science y programación estadística con Python y R. Además, te adentrarás en el mundo de la analítica y publicidad web con Google Analytics y Google Ads, así como en la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. Al completar este curso, destacarás con habilidades y conocimientos especializados. Desarrollarás una comprensión profunda de herramientas de análisis y visualización, la capacidad de implementar técnicas avanzadas de programación estadística y una visión integral de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones prácticas.
Emagister te acompañará en este viaje educativo, brindándote acceso a una formación de calidad que potenciará tu crecimiento profesional.
Información importante
Documentos
- Master-En-Big-Data-Y-Business-Intelligence-Data-Science_compressed.pdf
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
Ubicación
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Inicio
A tener en cuenta
Conocer las principales herramientas de Business Intelligence para la toma de decisiones estratégicas. Conocer e identificar las distintas fases de un proyecto de Big Data. Aprender a explotar los datos y visualizar los resultados mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R. Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar los datos con Hadoop. Aplicar correctamente las principales técnicas de Data Mining. Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta Google Analytics.
El Máster en Business Intelligence & Big Data. Data Science está dirigido a los profesionales de cualquier sector que quieran adquirir o afianzar conocimientos en torno a las tecnologías de análisis y explotación de datos. Se trata de una acción formativa idónea para ampliar oportunidades profesionales en un sector cada vez más demandado.
Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
Con una contrastada trayectoria a nivel nacional y un amplio catálogo formativo compuesto por másters profesionales y formación de postgrado, hacen que INESEM sea una escuela de negocios con programas formativos completamente adaptados a la realidad del mercado laboral promoviendo una enseñanza multidisciplinar e integrada basada en innovadoras metodologías de aprendizaje. Todo ello se hace posible gracias a formación modular, contenidos en abierto, metodologías E-learning y aprendizaje colaborativo que te facilitarán el aprendizaje y te ayudarán a desarrollar y mejorar tu carrera profesional.
En el momento en el que INESEM Business School reciba su solicitud, procederemos a enviarle un email con toda la información. En un plazo máximo de 48 horas, desde el Departamento de Asesoramiento Académico se pondrán en contacto con usted para resolverle cualquier duda que le pueda surgir.
Desde INESEM Business School estamos continuamente realizando colaboraciones con empresas que permitan a nuestros alumnos de master a realizar las prácticas en empresas. Con esto, ayudamos a nuestros alumnos a introducirse en el mercado laboral o bien, elegir el sector en el que decidan comenzar su nueva andadura.
Actualmente, existe tal demanda laboral de personal especializado en Big Data y Data Science que las empresas están en búsqueda de estos perfiles. Con este Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science optarás a puestos como Analista de datos, Data Scientist, Business Analyst, Arquitecto Big Data, IA Developer, Machine Learning Engineer o E-commerce & Social Media.
Se ofrecen muchas opciones de pago, entre las cuales destaca Crédito, para más información consulta con un asesor del centro.
Financiación 100% sin intereses
INESEM continúa ampliando su programa de becas para acercar y posibilitar el aprendizaje continuo al máximo número de personas. Con el fin de adaptarnos a las necesidades de todos los perfiles que componen nuestro alumnado.
Para inscribirte en este curso debes presionar el botón de “Pide información” y rellenar el formulario con tus datos. De esa forma, un asesor del equipo se contactará contigo para guiarte en el proceso de Matriculación.
Opiniones
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Cristina
Logros de este Centro
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La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 1 años en Emagister.
Materias
- Data mining
- Herramientas de análisis de datos
- Toma de decisiones
- Google Analytics
- Análisis de datos
- Business Intelligence
- Business Analytics
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Redes móviles
- Analitica web
- Big Data
- E-business
- Algoritmos
- Tecnologías de la información
- Sintaxis
- Semántica
- Sistemas de información
- Metodología
- Almacén
Temario
MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
- Unidad didáctica 1. Introducción al big data
- Unidad didáctica 2. Fuentes de datos
- Unidad didáctica 3. Open data
- Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data
- Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información
- Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence
- Unidad didáctica 7. Big data y marketing
- Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data
- Unidad didáctica 9. Internet de las cosas
MÓDULO 2. HERRAMIENTAS Y ANÁLISIS BIG DATA
- Unidad didáctica 1. Bases de datos NOSQL y el almacenamiento escalable
- Unidad didáctica 2. Introducción a un sistema de bases de datos NOSQL. MONGODB
- Unidad didáctica 3. Ecosistema HADOOP
- Unidad didáctica 4. Weka y data mining
- Unidad didáctica 5. PENTAHO
MÓDULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN
- Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
- Unidad didáctica 2. Datamart. Concepto de base de datos departamental
- Unidad didáctica 3. Datawarehouse o almacén de datos corporativos
- Unidad didáctica 4. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica
- Unidad didáctica 5. Introducción a la visualización de datos
- Unidad didáctica 6. Tableau
- Unidad didáctica 7. D3 (data driven documents)
- Unidad didáctica 8. Google data
- Unidad didáctica 9. Qlikview
- Unidad didáctica 10. Powerbi
- Unidad didáctica 11. Carto
MÓDULO 4. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R
- Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
- Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales
- Unidad didáctica 3. Python y el análisis de datos
- Unidad didáctica 4. R como herramienta para big data
- Unidad didáctica 5. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
- Unidad didáctica 6. Análisis de los datos
MÓDULO 5. ANALÍTICA Y PUBLICIDAD WEB: GOOGLE ANALYTICS Y GOOGLE ADS
- Unidad didáctica 1. Introducción a la analítica web
- Unidad didáctica 2. Establecimiento de objetivos y KPIS de un sitio web
- Unidad didáctica 3. Cuadros de mando
- Unidad didáctica 4. Introducción a google analytics
- Unidad didáctica 5. Interface y navegación
- Unidad didáctica 6. Informes
- Unidad didáctica 7. Campañas y conversiones
- Unidad didáctica 8. Introducción a google ads
- Unidad didáctica 9. Publicidad en búsquedas
- Unidad didáctica 10. Publicidad en display
- Unidad didáctica 11. Publicidad para móviles
- Unidad didáctica 12. Publicidad en shopping
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
- Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial
- Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial
- Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data
- Unidad didáctica 5. Sistemas expertos
- Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial
- Unidad didáctica 7. Introducción al machine learning
- Unidad didáctica 8. Extracción de estructura de los datos: clustering
- Unidad didáctica 9. Sistemas de recomendación
- Unidad didáctica 10. Clasificación
- Unidad didáctica 11. Redes neuronales y deep learning
- Unidad didáctica 12. Sistemas de elección
- Unidad didáctica 13. Deep learning con python, keras y tensorflow
- Unidad didáctica 14. Sistemas neuronales
- Unidad didáctica 15. Redes de una sola capa
- Unidad didáctica 16. Redes multicapa
- Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje
MÓDULO 7. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Unidad didáctica 1. Introducción al PLN
- Unidad didáctica 2. PLN en python
- Unidad didáctica 3. Computación de la sintaxis para el PLN
- Unidad didáctica 4. Computación de la semántica para el PLN
- Unidad didáctica 5. Recuperación y extracción de la información
- Unidad didáctica 6. ¿Qué es un chatbot?
- Unidad didáctica 7. Relación entre IA y chatbots
- Unidad didáctica 8. Ámbitos de aplicación chatbots
MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER
Información adicional
- Formas de pago: Contrareembolso-Paypal-Tarjeta-Transferencia
- Servicio gratuito de Orientación Profesional de Carrera
- Portal del Alumno 2.0:
- Campus Virtual.
- Secretaría Virtual.
- Comunidad de Alumnos INESEM.
- Bonificable hasta el 100%.
- Bolsa de Empleo y Prácticas.
- Prácticas profesionales en empresas de gran prestigio a nivel nacional
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Master en big data y business intelligence, data science