Máster executive en data y business analytics
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Es una universidad de las que pocos vemos, ofrece una atención de primera, los docentes son de un alto nivel académico y los espacios que se generan en el aula en el momento de interactuar son una maravilla
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Experiencia única e inolvidable. La universidad es muy bonita por donde se la mire, esta llena de luz y energía positiva, se recibe un trato muy cordial y en todo momento te hacen sentir cómodo. Los profesores y alumnos son geniales.
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Master
En Málaga
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
¡El momento es ahora!
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Tipología
Master
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Lugar
Málaga
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Duración
7 Meses
Ahora puedes acceder al completo Máster executive en data y business analytics desde el amplio catálogo formativo de Emagister, impartido por la reconocida ESESA IMF Málaga desde una modalidad presencial donde de la mano de profesionales conoces herramientas para realizar una correcta toma de decisiones en base a la analítica de datos. El mismo tiene una duración de siete meses donde cuentas con profesionales y material a teórico.
Este master te ofrece una formación especializada de alto nivel, lo cual te permite hacer frente a situaciones reales de empresas en el área de la gestión y obtención de datos, orientados al negocio. Podrás conocer y los modelos de servicios de Cloud más importantes relacionados con la Ciencia de datos. Adquirir los conocimientos sobre base de datos SQL y NoSQLy su importancia en la gestión de datos, así como también sólidos conocimientos sobre la programación en Python orientada al análisis de datos. Obtener los conocimientos necesarios para utilizar estadísticas y lenguaje R para realizar análisis. Y aplicar los conocimientos adquiridos en para tomar decisiones estratégicas en el ámbito de los negocios.
No lo pienses más y dirígete ahora mismo al botón de “Pide información” que se encuentra en esta misma plataforma de Emagister y haz clic para que un asesor te acompañe en todo tu proceso de matriculación.
Información importante
Precio a usuarios Emagister: Beca 50%
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Conocer los principios, herramientas y legalidad de la ciencia de datos.
El programa va dirigido a profesionales de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades que quieran ampliar sus conocimientos y para aquellos profesionales de otras áreas que trabajan con los departamentos de IT y necesitan formación específica de este ámbito.
Titulación Universitaria.
Máster por la Universidad Católica de Ávila (UCAV) y Máster por IMF Smart Education.
Las sesiones presenciales crean entornos de discusión y aprendizaje activos donde todos los participantes, docentes y alumnado, comparten conocimientos y experiencias que enriquecen, sin lugar a duda, todos los ámbitos del programa.
Un asesor va a estar contactándote para ampliar la información y resolver todas tus dudas.
Opiniones
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Es una universidad de las que pocos vemos, ofrece una atención de primera, los docentes son de un alto nivel académico y los espacios que se generan en el aula en el momento de interactuar son una maravilla
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Vicente Jesus Perez Delgado
Jose Enrique Alba
Materias
- Análisis de datos
- Big Data
- Ciencia de datos
- Herramientas de gestión
- Toma de decisiones
- Series temporales
- Gestión de la formación
- Redes sociales
- Bases de datos relacionales
- Tecnologías de la información
- Desarrollo profesional
Temario
01 FUNDAMENTOS TECNOLÓGICOS PARA EL TRATAMIENTO DE DATOS
- Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
- Fundamentos de programación con Python.
- Fundamentos de bases de datos relacionales.
- Fundamentos de tecnologías de Internet.
- Compartir datos, código y recursos en repositorios.
- Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
02 MODELOS Y APRENDIZAJE ESTADÍSTICOS
- Lenguaje R y tratamiento de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Probabilidad e inferencia estadística.
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
- Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiante descendiente.
- GLMS y series temporales.
03 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO APLICADO
- Modelos supervisados.
- Modelos no supervisados.
- Ingeniería de características y selección de modelos.
- Modelos conexionistas.
- Reglas de asociación y market basket analysis.
04 MINERÍA DE TEXTO Y PROCESAMIENTO DE PLN
- Introducción histórica y tecnológica.
- Herramientas PLN I: NLTK.
- Herramientas PLN II: Brat y Gate.
- Text Mining I: Clustering.
- Text Mining II: Sentimiento y Temas.
- Otras aplicaciones y técnicas de PLN.
05 BUSINESS INTELIGENCE Y VISUALIZACIÓN
- Introducción al Business Inteligence.
- Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
- Herramientas de extracción, transformación y carga.
- Aplicaciones de Business Inteligence.
- Fundamentos de visualización de datos.
- Herramientas de visualización.
06 INFRAESTRUCTURA DE BIG DATA
- Herramientas Hadoop.
- Procesamiento de datos con Spark.
- Arquitecturas de streaming.
- Componentes de arquitecturas de streaming.
- Plataformas y apis en la nube.
07 ALMACENAMIENTO E INTEGRACIÓN DE DATOS
- Bases de datos no convencionales.
- Modelos de bases de datos basados en documentos.
- Modelos de bases de datos basados en columnas.
- Modelos de bases de datos basados en grafos.
- Modelos de bases de datos basados en clave-valor.
- Adquisición de datos.
08 VALOR Y CONTEXTO DE LA ANALÍTICA BIG DATA
- El business case de Big Data.
- Proyectos de Big Data. Aplicaciones analíticas por sectores.
- Tecnologías emergentes en analítica.
- Gestión de equipos y métodos ágiles.
- Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.
09 APLICACIONES ANALÍTICAS
- Caso de estudio de analítica escalable.
- Caso de estudio de analítica en redes sociales.
- Caso de estudio en Internet of things.
- Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
- Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
- Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.
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