Máster en Big Data + Máster en Business Intelligence
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El curso en sí ha estado muy interesante, puesto que es un tema que me gusta mucho. La dinámica del mismo es perfecta, ya que puedo hacerlo con tiempo y a mi ritmo.
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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
300h
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
En Emagister descubre el Máster en Big Data + Máster en Business Intelligence y accede al mundo del análisis de datos, ofrecido por Esneca Business School en modalidad a distancia. Con esta formación, especialízate en las técnicas más innovadoras para analizar grandes volúmenes de datos y desarrollar proyectos y estrategias empresariales inteligentes.
El temario del programa se estructura en 5 partes distintas, cada una con sus unidades didácticas enfocadas en proporcionarte las habilidades esenciales. Aprendes a analizar datos para la investigación de mercados, elaborar informes y estudios detallados, y utilizar herramientas digitales de vanguardia para gestionar proyectos y su arquitectura con diversas aplicaciones y tecnologías de la información. Descubre metodologías de análisis específicas para la investigación de mercados que te permiten extraer información valiosa. Te adentras en el análisis y tratamiento de datos aplicados a la investigación de mercados, adquiriendo habilidades para interpretar información compleja. Además, profundizas en técnicas de análisis estadístico aplicables a la investigación de mercados, potenciando tu capacidad para identificar tendencias y patrones relevantes.
Comunícate con Emagister para obtener más detalles sobre esta doble titulación, haz clic en el botón "Pide información" que encontrarás en esta página, completa los datos solicitados y pronto un asesor se comunicará contigo para proporcionarte todos los detalles que necesites.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Permite conocer las metodologías de análisis para la investigación de mercados, la elaboración de informes en investigaciones y estudios de mercados, cloud: herramientas para trabajar en la nube, el técnico profesional en Microsoft Excel 2016 Business Intelligence, las operaciones auxiliares con tecnologías de la información y la comunicación, entre otros conceptos relacionados.
Es ideal para aquellos que desean especializarse en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos, así como para quienes buscan adquirir habilidades en la aplicación de técnicas innovadoras para el desarrollo de estrategias empresariales basadas en datos sólidos. Además, está destinado a aquellos que buscan una formación en investigación de mercados, análisis estadístico y gestión de proyectos digitales en el contexto del Business Intelligence.
No hay requisitos.
Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el Máster en Big Data + Máster en Business Intelligence de Esneca Business School, avalada por nuestra condición de socios de la CECAP y AEEN, máximas instituciones españolas en formación y de calidad.
El alumno recibirá acceso a un curso inicial donde encontrará información sobre la metodología de aprendizaje, la titulación que recibirá, el funcionamiento del Campus Virtual, qué hacer una vez el alumno haya finalizado e información sobre Grupo Esneca Formación. Además, el alumno dispondrá de un servicio de clases en directo.
Grupo Esneca Formación te ofrece un nuevo servicio de bolsa de empleo y estancias formativas. El alumno encontrará más de 10.000 ofertas de estancias formativas y empleo tanto a nivel nacional como internacional a su disposición. La bolsa de empleo ayuda a estudiantes y recién titulados a encontrar primeros empleos y estancias formativas a nivel nacional y en el extranjero, sobretodo en Europa.
Analista de datos. Especialista en Business Intelligence. Consultor en estrategia de datos. Gestor de proyectos de análisis de datos.
Puedes elegir entre métodos de pago como PayPal, disponible para todos los países. Si prefieres usar tu tarjeta de crédito (Visa, Master Card, Discover o American Express). Además, ofrecen la opción de pago fraccionado a través de la financiera APLAZAME.
Ejemplo de financiación con APLAZAME para una cesta de 890,00 € a 11 meses y que comienza a pagar a los 30 días desde la solicitud. Se solicita una entrada de 79,40 € que el usuario debe pagar a través de su tarjeta en el momento en que realiza la operación. El importe a financiar es la diferencia entre el valor de la cesta y la entrada: 810,60 €. Se solicitan 11 mensualidades de 79,40 €. Comisión de apertura: 0,00 €. TIN: 16,62% TAE: 17,95%. Importe total adeudado: 952,81 €. Por el momento el curso no dispone de becas, pero si quieres una información más detallada comunícate con un asesor.
Para registrarte en el curso, simplemente haz clic en el botón "Pide información". Posteriormente, completa el formulario de contacto, y uno de nuestros asesores se comunicará contigo para brindarte orientación en el proceso de matriculación.
Opiniones
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El curso en sí ha estado muy interesante, puesto que es un tema que me gusta mucho. La dinámica del mismo es perfecta, ya que puedo hacerlo con tiempo y a mi ritmo.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Sandra Solé Franco
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 12 años en Emagister.
Materias
- Análisis de mercado
- Arquitectura de la información
- Estudios de mercado
- Análisis estadístico
- Análisis de datos
- Arquitectura de aplicaciones
- Dispositivos móviles
- Herramientas de análisis de datos
- Cloud computing
- Tecnologías de la información
- Desarrollo de proyectos
- Big Data1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Data science
- Base de datos NoSQL
- Análisis con Phyton
Temario
MÓDULO 1. BASES DE DATOS
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Unidad didáctica 1. Introducción a las bases de datos
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Unidad didáctica 2. Aproximación al modelo relacional
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Unidad didáctica 3. Elementos de un sistema de bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 4. Normalización en bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 5. Operaciones básicas en bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 6. Lenguajes de consulta
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Unidad didáctica 7. Desarrollo de transacciones
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Unidad didáctica 8. Elementos de seguridad
MÓDULO 2. PROGRAMACIÓN ENFOCADA A OBJETOS
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Unidad didáctica 1. Nociones esenciales del lenguaje Python
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Unidad didáctica 2. Estructuras de control en Python
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Unidad didáctica 3. Funciones en Python
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Unidad didáctica 4. Módulos y paquetes
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Unidad didáctica 5. Manejo de archivos
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Unidad didáctica 6. Bibliotecas esenciales
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Unidad didáctica 7. Programación enfocada a objetos en Python
MÓDULO 3. BASES DEL RAZONAMIENTO ESTADÍSTICO
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Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
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Unidad didáctica 2. Eventos
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Unidad didáctica 3. Espacios de probabilidad
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Unidad didáctica 4. Axiomas de probabilidad
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Unidad didáctica 5. Probabilidad condicional e independencia
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Unidad didáctica 6. Variables aleatorias
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Unidad didáctica 7. Esperanza y varianza
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Unidad didáctica 8. Distribuciones de probabilidad
MÓDULO 4. FUNDAMENTOS DEL BIG DATA
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Unidad didáctica 1. Concepto
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Unidad didáctica 2. Principales fuentes de datos
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Unidad didáctica 3. Transformación de datos
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Unidad didáctica 4. Almacenamiento NoSQL
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Unidad didáctica 5. Análisis de datos
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Unidad didáctica 6. Visualización de datos
MÓDULO 5. ÁMBITOS DE APLICACIÓN DEL BIG DATA
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Unidad didáctica 1. Esquema general
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Unidad didáctica 2. Gobernanza pública
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Unidad didáctica 3. Empresas
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Unidad didáctica 4. Periodismo de datos
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Unidad didáctica 5. Deportes
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Unidad didáctica 6. Seguros de salud
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Unidad didáctica 7. Banca
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Unidad didáctica 8. Marketing y publicidad
MÓDULO 6. DATA SCIENCE
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Unidad didáctica 1. Definición y ámbito
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Unidad didáctica 2. Herramientas de data science
MÓDULO 7. INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE
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Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
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Unidad didáctica 2. Elementos y rasgos definidores
MÓDULO 8. ARQUITECTURA DE BUSINESS INTELLIGENCE
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Unidad didáctica 1. Componentes de la arquitectura
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Unidad didáctica 2. Herramientas de business intelligence
MÓDULO 9. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
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Unidad didáctica 1. Bases para trabajar con datos en Python
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Unidad didáctica 2. Python en big data
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Unidad didáctica 3. Python en business intelligence
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Unidad didáctica 4. Aplicación del machine learning
MÓDULO 10. DETECCIÓN Y MANEJO DE LOS PLATEAUX
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Unidad didáctica 1. Definición de plateau:
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Unidad didáctica 2. Origen e identificación
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Unidad didáctica 3. Métodos de superación de los plateaus
MÓDULO 11. HERRAMIENTA POWER BI
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Unidad didáctica 1. Caracterización de Power BI
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Unidad didáctica 2. Big data en Power BI
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Unidad didáctica 3. Business intelligence en Power BI
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Unidad didáctica 4. Controles avanzados en Power BI
MÓDULO 12. PROGRAMACIÓN R EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
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Unidad didáctica 1. Definición del lenguaje de programación R
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Unidad didáctica 2. Utilización de r
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Unidad didáctica 3. Implementación de machine learning en R con big data y business intelligence
MÓDULO 13. PROTECCIÓN DE DATOS Y SEGURIDAD EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
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Unidad didáctica 1. Introducción al derecho español
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Unidad didáctica 2. Protección de datos
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Unidad didáctica 3. Real decreto 43/2021, de 26 de enero
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Unidad didáctica 4. Esquema nacional de seguridad
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