Master en Data Management

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. Arquitectura big data
Unidad didáctica 1. Batch processing
Unidad didáctica 2. Streaming processing
Unidad didáctica 3. Sistemas nosql
Unidad didáctica 4. Interactive query
Unidad didáctica 5. Sistemas de computación híbridos
Unidad didáctica 6. Cloud computing
Unidad didáctica 7. Administración de sistemas big
Unidad didáctica 8. Visualización de datos

Módulo 3. Business intelligence
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. Business intelligence con powerbi
Unidad didáctica 6. Herramienta tableau
Unidad didáctica 7. Herramienta qlikview

Módulo 4. Herramientas para explotación y análisis de 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 una solución open source para business intelligence

Módulo 5. Introducción a la programación estadística
Unidad didáctica 1. Python y el análisis de datos
Unidad didáctica 2. R como herramienta para big data

Módulo 6. Data science
Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales
Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
Unidad didáctica 4. Análisis de los datos

Módulo 7. 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 8. Procesamiento de lenguaje natural (pln)
Unidad didáctica 1. Introducción al pln
Unidad didáctica 2. Recursos para el pln
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

Módulo 9. Chatbots e inteligencia artificial
Unidad didáctica 1 ¿qué es la inteligencia artificial?
Unidad didáctica 2. ¿qué es un chatbot?
Unidad didáctica 3. Relación entre ia y chatbots
Unidad didáctica 4. Ámbitos de aplicación chatbots

Módulo 10. Ciberseguridad aplicada a inteligencia artificial (ia), smartphones, internet de las cosas (iot) e industria 4.0
Unidad didáctica 1. Ciberseguridad en nuevas tecnologías
Unidad didáctica 2. Ciberseguridad en smartphones
Unidad didáctica 3. Inteligencia artificial (ia) y ciberseguridad
Unidad didáctica 4. Ciberseguridad e internet de las cosas (iot)
Unidad didáctica 5. Seguridad informática en la industria 4.0

Módulo 11. Proyecto fin de máster