Máster en Business Intelligence y Big Data (MBIBD)
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Está enfocado para personas que están trabajando y se hace muy llevadero.
El desarrollo del curso es de menos a más con lo que vas progresando poco a poco.
Tienes "la escuela de habilidades" que se encuentra en la plataforma y te sacas pequeños cursos, máster class, etc, que te pueden servir en un futuro.
Tienes también la biblioteca que puedes encontrar mucho más material.
La forma que tienen de explicar el temario hace que tengas interés sobre el tema y tengas ganas de buscar por tu cuenta en otros sitios.
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Master en bussiness intelligence y big data muy bien digitalizado, donde trabajar en el hace que todo sea mucho más fácil, mis clases son online y muy didacticas.
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Master
Online
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Duración
15 Meses
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Bolsa de empleo
Sí
Este Máster te ofrece dos itinerarios especializados para que puedas elegir el que mejor se adapte a tus intereses y objetivos profesionales. El primero se centra en aspectos técnicos, como la modelización y transformación de datos, así como el dominio de SQL como herramienta principal. El segundo itinerario se enfoca en el ámbito del negocio y la transformación digital. Ambas opciones te proporcionarán un sólido aprendizaje en las herramientas y técnicas más relevantes para el análisis de datos y su aplicación en el entorno empresarial.
Esta formación es el Máster en Business Intelligence y Big Data, que se imparte en modalidad totalmente en línea para que no tengas que interrumpir tus actividades diarias, además de contar con una duración de 15 meses. Al finalizar el curso, recibirás una titulación de reconocimiento avalada por el Instituto Europeo de Posgrado, uno de los centros de formación más prestigiosos de Europa.
El temario del Máster en Business Intelligence y Big Data abarca una amplia variedad de temas, incluyendo la modelización y transformación de datos, el análisis de datos, la inteligencia artificial, y las herramientas de análisis de datos, entre otros. A lo largo del programa, adquirirás las habilidades necesarias para convertirte en un experto en el campo de la inteligencia empresarial y el análisis de datos, lo que te abrirá las puertas a numerosas oportunidades laborales en roles como Data Analyst, Científico de datos, Ingeniero de datos, Arquitecto de Big Data, Consultor de Big Data, Gerente de proyectos de Big Data, entre otros.
Si tienes alguna duda o consulta, no dudes en escribirnos a través de Emagister. No pierdas la oportunidad de formarte en uno de los campos con mayor demanda laboral y crecimiento en la actualidad.
Información importante
Documentos
- IEP_Master_Online_Business_Intelligence_Big_Data.pdf
eBeca: BECAS DISPONIBLES
A tener en cuenta
Adquirir competencias en programación y herramientas de desarrollo del Big Data, así como en Machine y Deep Learning e inteligencia artificial.
Se dirige a todas las personas que estén interesados en adquirir las competencias requeridas para adaptar sus modelos de negocio por medio de inteligencia de negocio.
No presenta requisitos previos.
Al finalizar tu programa obtendrás una doble titulación emitida por el reconocido centro.
Su modalidad te permite estudiar desde la comodidad de tu hogar.
Recibida tu solicitud, un asesor académico se pondrá en contacto contigo a la brevedad para resolver todas tus dudas.
El centro cuenta con una bolsa de empleo propia, la cual podrás acceder desde la web.
Data Analyst. Científico de datos. Ingeniero de datos. Arquitecto de Big Data. Consultor de Big Data. Gerente de proyectos de Big Data.
Puedes realizar el pago mediante PayPal, Tarjeta de débito o crédito, transferencia y contrareembolso.
El Instituto cuenta con un programa de becas y financiación diseñado para ayudar a los alumnos.
Haz clic al botón “Pide información” para que un asesor de Emagister se ponga en contacto contigo, resuelvan todas tus dudas e inicies tu formación de manera inmediata.
Opiniones
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Está enfocado para personas que están trabajando y se hace muy llevadero.
El desarrollo del curso es de menos a más con lo que vas progresando poco a poco.
Tienes "la escuela de habilidades" que se encuentra en la plataforma y te sacas pequeños cursos, máster class, etc, que te pueden servir en un futuro.
Tienes también la biblioteca que puedes encontrar mucho más material.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Victoria Marín Camacho
Opinión verificadaAlejandro
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
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Materias
- Business Intelligence1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Business Intelligence y Big Data
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Modelos de negocio
- Tecnologías de la información
- Visualización de la información
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Inteligencia artificial
- Herramientas de gestión
- Redes neuronales
- Bases de datos relacionales
- Herramientas de análisis de datos
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Data mining
- Datawarehouse
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Estadística
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- SQL
- Apache
- Análisis de datos
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Algoritmos
- Management
- Minería
- Big Data
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
Temario
1. Introducción al Business Intelligence y Big Data
- Fundamentos del Business Intelligence
- El valor de los datos
- Fundamentos del Big Data
- Desarrollo de una Estrategia de Datos
- Elementos clave para el Gobierno y Gestión de los datos
- Organización Data Driven. Retos y oportunidades.
2. Herramientas de Big Data y Gobierno del Dato
- Almacenamiento y procesamiento de la información
- Información estructurada
- Tecnologías Big Data
- Análisis y visualización de la información
- Herramienta SAS Visual Analytics
- Gobierno del Dato.
3. Big Data Dentro de la Informática
- Capacidad de procesamiento y paralelización extrema. Arquitecturas GPU vs CPU.
- Núcleos Cuda. Escalabilidad.
- Entornos de trabajo para arquitecturas Deep Learning. Tensor Flow, Keras, Pytorch.
- Aprendizaje supervisado y no supervisado. Entrenamiento. Ejecución y Distribución de
- modelos. Inteligencia Artificial.
- Regresiones. Series temporales autorregresivas. Clusterización, kmeans.
- Arboles de decisión: Random Forest. Xgboost.
- Redes neuronales, Perceptrón Multicapa. Redes Convolucionales.
4. Técnicas de Datamining para el Negocio:
- Planteamiento del problema. Análisis supervisado: regresión y clasificación. Análisis no
- supervisado.
- Preparación de datos en análisis supervisado. Entrenamiento, validación y test.
- Validación cruzada (cross validation).
- Regresión lineal y logística.
- Arboles de decisión.
- Redes neuronales: perceptrón multicapa.
- Evaluación de resultados: curva ROC, lift chart, AUC, Accuracy, F-score, MSE...
- Dicotomía sesgo – varianza en data mining. Curva de aprendizaje.
- Análisis no supervisado: PCA y K-means.
5. Casos de uso Data Management:
- Definición de procesos de negocio. BMP’s y principales KPI’s.
- Remodelización. Del Modelo relacional al Modelo en estrella. Desnormalizaciones. Bucles.
- Procesos ETL (Extracción Transformación y Carga). Cargas masivas. Staging.
- Historificación. Agregados.
- Herramientas: ETLs open y comerciales. Herramientas de auto gestión. Business Objects.
- Algoritmos de optimización.
- Caso de uso. Monitorización en tiempo real de web de ventas vía ingesta de logs (desestructurado) y datos de ventas (estructurado).
6. Casos de uso en Finanzas:
- El dato a la información: de la métrica al KPI y las medidas de la vanidad.
- La selección y reducción de datos: informes periódicos- informes ad hoc. Coste de mantener más información de la necesaria y oportunidades de la automatización.
- Herramientas de seguimiento del negocio: evolutivos, year to date, grados de
- cumplimiento, rentabilidad, amortización, Payback/ROI.
- Series temporales, estacionalidad, comparación con el pasado y grupos de control.
7. Casos de uso en Marketing:
- Modelos de Churn. Detectar posibles fugas de clientes antes de que sea demasiado tarde...
- Modelos de valoración “inteligente” de clientes (Customer Life Time Value)
- Crosselling y Upselling. Vincular y desarrollar al cliente.
- Casos de uso no supervisado. Análisis cluster y PCA. Conociendo al cliente.
- Marketing Modeling Mix. Evaluar el impacto de la inversión en medios y cómo optimizarla.
8. Herramientas y Profesionales de BIBD
- El nuevo paradigma: open data y open source
- Principales repositorios de open data
- Landscape de herramientas de Data mining y Big Data
- El nuevo científico de datos en las tres esferas: matemática/estadística, informática y conocimiento del negocio
- La cultura de empresa en recursos humanos para incentivación, retención y actualización del talento.
9. Bases de datos Relacionales y no Relacionales
- Metodologías. Modelo Entidad Relación. Normalización. Técnicas de modelado.
- Estructura básica de una BBDD relacional. Patrones de diseño. Transacciones.
- Implementaciones Físicas.
- Bases de Datos operacionales vs Datawarehouse. Modelos en estrella y desnormalizaciones.
- Principales engines actuales. Comparativa y campos de aplicación: Oracle, Microsoft, Mysql, MariaDB, Postgresql, Teradata, Vertica.
- Caso práctico: Modelización de un catálogo de productos para track de ventas.
- BBDD no relacionales. Paradigmas de procesamiento masivo: Apache Hbase. HDFS . Hadoop. Map Reduce.
- Deep Learning. GPU, Núcleos cuda y procesamiento matricial. Frameworks en detalle: Tensor Flow, Keras, Pytorch.
10. Lenguajes de Programación de Nuevo Entorno
- De C a Spark. Conceptos claves en los lenguajes de programación en la Ciencia de Datos.
- Eficiencia, compatibilidad, curvas de aprendizaje. Tendencias actuales.
- Herramientas de desarrollo. Principales IDEs de Programación en la ciencia de datos: Eclipse, R-
- Studio, Spyder, Jupyter Notebook.
- Caso práctico. Cotizaciones Nasdaq con python bajo Jupyter. Ingesta, tratamiento y visualización.
- On Promise, Hosting y Cloud. Definiciones y modelos. Mantenimiento, escalabilidad y despliegues.
- Cloud. Principales actores. Productos sobre cloud. Soluciones llave en mano.
- Caso práctico AWS. Despliegue tienda online extremo a extremo.
ITINERARIO DE NEGOCIO
11. Transformación Digital
- La Transformación Digital y la IV Revolución Industrial
- Start-Up y Digital Business frente a empresas tradicionales
- Contexto actual y desarrollo de nuevos modelos de negocio. Servicios Cloud
- La Uberización de la Economía
- Gestión de Recursos Humanos y Detección Digital de Talento
- Aspectos Legales: La GDPR.
12. Reporting y Seguimiento del Negocio
- Seguimiento del negocio: principales métricas y dimensiones
- Detección de oportunidades y base para estudios ad hoc: fraude, avería, seguimiento de objetivos
- Matriz abc-xyz de clientes.
- Mapas de clientes utilizando cuartiles
- Evaluación de acciones comerciales e interactuaciones con el cliente.
13. Datamining en la Digitalización
- Minería de datos en la Industria 4.0 y transformación digital.
- Inteligencia artificial en la gestión de clientes: user-centric, ad-centric, site-centric.
- Fuentes de información: cookies, Id’s e información interna comportamental del cliente
- Construcción de audiencias.
- Personalización de campañas: banners, Display Campaing, Campañas de remarketing
- Publicidad programática: DMP
ITINERARIO TÉCNICO
11. Modelización de datos estructurados
- QL. Estandarización. Versión ANSI 92. Otros dialectos. Dialectos propietarios.
- DDL. Definición de estructuras. Comandos principales.
- DML. Manipulación de Datos. Comandos principales.
- SELECT. Consulta de datos. JOINS. Relacionando Tablas.
- AGRUPACIONES Y FUNCIONES VENTANA. Conteos y funciones estadísticas.
- PRINCIPALES FUNCIONES. De cadena. Numéricas, Matemáticas, De fecha. Estadísticas,
- IMPLEMENTACIONES PROPIETARIAS. Principales diferencias entre engines.Fechas. Nulos.
- OPTIMIZACION. Herramientas de optimización de consultas. índices, vistas. Hints. Planes de ejecución.
12. Modelización de datos estructurados
- Distribución de datos. HDFS. Hadoop. Hbase.
- Diferencias con modelos relacionales.
- Algoritmos distribuidos. ingeniería de Features.
- Tratamiento de eventos. Buscadores. Recomendadores.
- Tratamiento de imágenes. Redes Convolucionales sobre imagen.
- Tratamiento semántico de la información. Bag of words. Clasificación. Análisis de Sentimiento.
- Voz. Speech to text. VRU.Chat Bots,
13. Machine learning e Inteligencia Artificial
- Python.- Instalación y componentes. Librerías. Comunidades de desarrollo. Módulos para la Ciencia de Datos.
- Bases del lenguaje. Estructuras de control, funciones y variables. Módulos y paquetes.
- Ingesta de datos. Scraping. Ficheros, BBDD. Ingeniería de Features.
- Estructuras de datos. Listas, Diccionarios. Tratamiento y procesamiento. Pandas. Numpy,
- Álgebra Computacional. Simpy.
- Librería matemática, SciPy.
- Machine Learning Sk-Learn
- Deep Learning: Pytorch y Keras.
14. Storytelling del Dato
- Optimización en la petición de la información: estados, fechas, clientes.
- Introducción a Power Bi
- Conexión con fuentes de datos
- Objetos visuales Power Bi, posibilidades y mejores combinaciones para la narrativa.
- Fuentes en Tableau
- Visualización en Tableau
15. Proyecto Fin de Programa¿Necesitas un coach de formación?
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Máster en Business Intelligence y Big Data (MBIBD)
2.414 € 6.900 € IVA inc.Añade cursos similares
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