
Máster en Big Data y Data Science
Master
Online

¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti, y podrás financiar tu matrícula en cómodos plazos.
¡Aprende sobre el manejo estratégico de datos!
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Duración
1 Año
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Inicio
Abril 2021
Con la digitalización de grandes cantidades de datos y procedimientos, el comprender cómo se transmite la información en la red es de vital importancia para el futuro de las empresas y la industria. El Máster en Big Data y Data Science que ofrece la Universidad Internacional de Valencia es un programa que tiene como objetivo prepararte para desarrollar las competencias necesarias para analizar y explotar los datos que se encuentran en la web a tu favor.
Esta formación te preparará no sólo para gestionar grandes volúmenes de datos sino para tratarlos también adecuadamente y poder tomar decisiones estratégicas a partir de la información recabada después del análisis. Para ello, el programa se enfoca en tres grandes áreas: el Data Science, Big Data y el Business Intelligence. Al finalizar el curso serás capaz de alcanzar una comprensión global y profunda de la complejidad que está detrás del análisis de datos y podrás tener un impacto en aspectos relevantes de tu organización a través del establecimiento de estrategias empresariales alineadas con los resultados de tus investigaciones.
¡No dejes pasar esta oportunidad para convertirte en un líder estratégico en el sector empresarial! Solicita más información a través del portal de Emagister y un representante del centro se pondrá en contacto contigo.
Información importante
Para realizar este curso debes tener uno de estos niveles de estudios: Bachillerato, Grado medio de FP, Grado superior de FP, Grado universitario, Master, Doctorado
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A tener en cuenta
El Máster Universitario en Big Data y Data Science, tiene como objetivo dotar al estudiante de un amplio y completo conjunto de habilidades en tres dimensiones clave: La parte de Big Data Computacional o de Procesamiento, enfocada en el desarrollo de la infraestructura, almacenamiento, procesamiento y manipulación de la información (Hadoop, Spark, MongoDB, Impala). La parte analítica o predictiva de Data Science, relacionada con el tratado, limpieza y entendimiento de datos, aplicación algorítmica y aprovechamiento de la información. Incluye los procesos de Machine Learning, Data Mining, Web Mining, Cleaning y Visualización. La parte de negocio, que implica la recepción de la información y aplicación de la misma en un entorno creativo para la resolución de problemas o el desarrollo de oportunidades. Es la parte entendida como Business Intelligence.
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 7 años en Emagister.
Materias
- Análisis de empresas
- E-business
- Estadística
- Toma de decisiones
- Seguridad de datos
- Análisis estadístico
- Perfiles profesionales
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Tecnología
- Sistemas de seguridad
- Sistemas de información
- Interpretación
- Minería
- Riesgos tecnológicos
- Tecnología informática
- Tecnologías de la información
- Informática de gestión
- Inteligencia competitiva
- Inteligencia artificial y sistemas expertos
- internet
- Informática
- Bases de datos
- Almacenamiento
- Big Data
- Big Data
- Big Data
- Análisis de empresas
- Análisis de empresas
Temario
- Sistemas y tecnologías para la gestión de la información en entornos Big Data
- Métodos para extracción, procesamiento y almacenamiento de datos masivos desde Internet
- Riesgo, seguridad y legislación en sistemas de información
MÓDULO 2: DATA SCIENCE (24 ECTS)
- Métodos estadísticos para el análisis e interpretación de datos masivos
- Aprendizaje estadístico y minería de datos
- Machine Learning
- Visualización de datos
MÓDULO 3: BUSINESS INTELLIGENCE (9 ECTS)
- Diseño e implantación de soluciones de inteligencia de negocio
- Aplicación de la ciencia de datos a los negocios y a la toma de decisiones
MÓDULO 4: TRABAJO FIN DE MÁSTER (6 ECTS)
- Trabajo Fin de Máster
MÓDULO 5: PRÁCTICAS EN EMPRESA (6 ECTS)
- Prácticas en empresa
Información adicional
- Plazo de presentación de solicitudes: Próxima convocatoria septiembre 2018
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Máster en Big Data y Data Science