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Escuela de Negocios y Dirección

Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data

5.0 excelente 3 opiniones
Escuela de Negocios y Dirección
Online
  • Escuela de Negocios y Dirección
Precio Emagister

7.500 € 3.225 
CURSO PREMIUM
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Información importante

Tipología Master oficial
Metodología Online
Horas lectivas 360h
Duración 2 Semestres
Inicio Octubre 2020
Créditos 60
Prácticas en empresa
Campus online
Tutor personal
Clases virtuales
Bolsa de empleo
  • Master oficial
  • Online
  • 360h
  • Duración:
    2 Semestres
  • Inicio:
    Octubre 2020
  • Créditos: 60
  • Prácticas en empresa
  • Campus online
  • Tutor personal
  • Clases virtuales
  • Bolsa de empleo
Descripción

La importancia del Big Data radica en el uso que pueden hacer las diferentes empresas, organizaciones u instituciones del análisis de la cantidad de datos que reciben de diferentes fuentes y cómo pueden transformarlos para obtener información valiosa que permita mejorar la toma de decisiones y los movimientos de negocios estratégicos.

Sin embargo, muchas veces toda esta cantidad de datos no está estructurada, motivo por el cual hay una alta demanda de expertos con altos conocimientos de programación, estadística, física y matemáticas. Estos perfiles son profesionales que serán capaces de ayudar a las organizaciones a identificar los problemas de una forma más comprensible y más rápida, resultando ser más eficientes.

El Data scientist o Científico de datos debe tener una visión global y completa de la analítica de datos y conocer y aplicar las herramientas y técnicas disponibles para recopilar, almacenar, procesar, analizar y visualizar datos.

Además, el Máster en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data de la Escuela de Negocios y Dirección, incorpora en su programa Online diferentes ventajas como la flexibilidad de acceso desde distintos dispositivos y horarios propios de su formato. También ofrece más oportunidades de interacción con profesores y tutores de forma sencilla y rápida, así como el desarrollo de habilidades en entornos virtuales tan habituales en la era digital.

Información importante

Precio a usuarios Emagister: ¿Te has quedado sin plaza? Precio especial por pronta matriculación para la convocatoria de octubre 2020 ¡Solicita tu Plaza! Ahora 3.225 Euros.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
Oct-2020
Online
Inicio Oct-2020
Ubicación
Online

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

El Objetivo del Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data, es el de dotar al alumno de los conocimientos teóricos y prácticos que le permitan llevar a cabo un proyecto empresarial que conlleve las transformación de los datos en información útil, a través de las tecnologías, técnicas y herramientas que lo permiten.

· ¿A quién va dirigido?

Preferiflemente a titulados de ingenierías de telecomunicaciones, de informática, estadistas, matemáticos y físicos que quieran desarrollarse profesionalmente como científicos de datos.

· Requisitos

Preferiblemente se aconseja tener un Título universitario oficial de ingenieros/graduados en informática, telecomunicaciones e industriales y, licenciados/graduados en matemáticas, física y estadística.

· Titulación

Máster universitario en Análisis y Gestión de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data, Máster Oficial Universitario impartido por la Universidad Europea Miguel de Cervantes.

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

El Máster en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de datos de ENyD es el único eminentemente técnico del mercado. Además, el alumno podrá trabajar con bases de datos reales y el programa está enfocado a trabajar sobre proyectos con ejemplos empresariales reales. Al finalizar la formación, los alumnos podrán desarrollar su actividad laboral como: - Data Scientist - Data Expert - Arquitecto de soluciones Big Data - Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data - Analista de datos (Data Analyst) - Gestor de Infraestructuras para Big Data - Responsable de Seguridad en proyectos Big Data - Responsable de Privacidad en soluciones Big Data - Auditor de sistemas Big Data

· ¿Qué pasará tras pedir información?

Nuestros asesores académicos se pondrán en contacto contigo a la menor brevedad posible para atender todas tus dudas.

Preguntas & Respuestas

¿es necesario tener estudios universitarios para poder realizarlo?
Si, para cursar este programa es necesario tener estudios universitarios. Preferiflemente titulaciones relacionadas con ingeniería de telecomunicaciones, informática ...
1 respuesta | Responder
Dónde se hacen las prácticas ?
Usuario anónimo - 31/05/2019 | Responder

Opiniones

5.0
excelente
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4.5
excelente
Valoración del Centro

Opiniones sobre este curso

M
Marina Caldero Trigo
5.0 26/09/2019
Sobre el curso: El máster de ENyD en Big Data me ayudó a seguir el camino para seguir creciendo en el área de Big Data. Gracias al máster he tenido nuevas oportunidades de trabajo y he generado contactos de alto nivel.
¿Recomendarías este curso?:
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
B
Belén Saiz
5.0 22/09/2019
Sobre el curso: Un máster sumamente práctico con un grupo reducido de alumnos lo que permite que la atención sea mucho más personalizada. Excelente en contenidos, profesores y atención
¿Recomendarías este curso?:
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
M
Maribel Olave
5.0 16/09/2019
Sobre el curso: Desde el primer día que contacté con la Escuela percibí la excelencia de una institución educativa moderna y adaptada a las nuevas necesidades de formación. El máster me ha proporcionado los conocimientos técnicos que necesitaba para encaminar mi carrera al análisid de grandes volúmenes de datos.
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* Opiniones recogidas por Emagister & iAgora

Logros de este Centro

2019
2017
2016
2015
Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
15 años con Emagister

¿Cómo se consigue el sello CUM LAUDE?

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 15 años en Emagister.

¿Qué aprendes en este curso?

Minería
Flexibilidad
Herramientas de análisis de datos
Aprovisionamiento
Fuentes de información
Desarrollo de aplicaciones
Redes neuronales
Apache
Análisis de empresas
3
Estadística
3
Herramientas de gestión
3
Herramientas de programación
3
Toma de decisiones
3
Análisis estadístico
3
Perfiles profesionales
2
Análisis de datos
3
Algoritmos
3
Lenguajes de programación
3
Estadística de bases de datos
3
Python
3
Programación
3
Hadoop
1
Big Data
3
Aprendizaje automático
3
Spark
1
IoT
1
Algoritmos
Programación para análisis de datos
3
Frameworks para aprendizaje automático
3
Estadística de bases de datos

Profesores

Abraham Requena
Abraham Requena
Data Scientist at Admiral Group

Abraham es data Scientist en Admiral Group, Oficialmente nombrada como la mejor compañía para trabajar en el Reino Unido y uno de los mayores proveedores de seguros de automóviles en el Reino Unido con empresas en todo el mundo. Es además profesor máster Big Data en UEMC y ENyD

Alberto Solera
Alberto Solera
RPAS, sistemas de control, aprendizaje automático y visión artificial.

Ha trabajado como investigador en campos emergentes como sistemas aéreos no tripulados, Machine Learning y Visión Artificial. Actualmente, es docente de nuestro máster en análisis de grandes volúmenes de datos: Big Data, impartiendo asignaturas como "Técnicas de programación avanzadas"

Encarnación Álvarez Verdejo
Encarnación Álvarez Verdejo
doctora en Ciencias Económicas y Empresariales

Su investigación se ha desarrollado en distintos campos: indicadores económicos y sociales, medición de la pobreza y desigualdad, teoría y técnicas de muestreo, etc. y han sido culminados con la publicación de éstas en revistas internacionales con índices de impacto relevantes. Los resultados obtenidos han sido difundidos en más de 60 congresos, casi todos ellos internacionales y especializados en estos temas.

Fernando Doral Fábregas
Fernando Doral Fábregas
Profesor-docente

Ingeniero técnico informático por la UPM. Licenciado en investigación y Técnicas de Mercado por la UOC. Actualmente se encuentra finalizando su doctorado. Cuenta con más de 20 años de experiencia profesional destacando los puestos de Director de Centro de Negocio y de Director de Marketing, ambos cargos desempeñados en AltranTechnologies. Es profesor de las asignaturas de estrategia, marketing y dirección comercial en la ENyD Escuela de Negocios y Dirección, de Business Comunication y Market Research en la UEM donde además dirige el master de Negocios Digitales.

Ignacio Gómez
Ignacio Gómez
Socio Fundador y CEO de Kerox Technology

Ignacio es Doctor Ingeniero Aeronáutico y socio fundador de la empresa Kerox Technology, una empresa de base tecnológica creada por profesores que pertenecen a un grupo de investigación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), dentro del Departamento de Matemática Aplicada y Estadística. Además, ha participado como investigador principal o colaborador en más de 20 proyectos de investigación del Plan Nacional de I+D o de los Programas Marco de la Unión Europea.

Temario

A1. Fundamentos del estudios de análisis de Datos
  • Introducción al concepto de análisis de datos y Big Data
  • Aplicaciones básicas del análisis de datos y Big Data
  • Principales entornos de desarrollo
  • El Big Data en el ámbito social y empresarial
  • Implicaciones legales y éticas
A2. Técnicas y análisis de datos
  • Introducción al análisis de datos
  • Análisis de datos en una variable
  • Análisis de datos en múltiples variables
  • Métodos de optimización
  • El proceso de aprendizaje automático
A3. Técnicas avanzadas de análisis de datos
  • Minería de datos
  • Métodos aplicados de análisis de datos
  • Técnicas y herramientas software
  • Algoritmos de regresión
  • Algoritmos de clasificación
  • Algoritmos de clustering
  • Algoritmos de reducción de dimensionalidad
A4. Técnicas de programación
  • Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos.
  • Métodos de almacenamiento y toma adquisición de datos
  • Procesamiento de datos
  • Python para análisis de datos
  • R para análisis de datos
A5. Tecnología de almacenamiento de datos
  • Introducción a las aplicaciones del Big Data
  • Bases de datos para entornos analíticos
  • Algoritmos para el procesamiento de grandes volúmenes de datos
  • Ecosistema Hadoop
  • Apache Spark

A6. Diseño y Programación de herramientas Analíticas (Itinerario I)

  • Diseño de herramientas analíticas algoritmos específicos
  • Programación y optimización de herramientas
A7. Técnicas de Programación Avanzadas (Itinerario I)
  • Técnicas avanzadas para la programación de análisis estadístico
  • Estructuras de datos
  • Optimización y verificación de resultados para la toma de decisiones
  • Redes neuronales
  • Deep Learning
  • Tensorflow
A8. Plataformas Avanzadas de desarrollo (Itinerario I)
  • Principales plataformas de desarrollo
  • Programación desde lenguajes de alto nivel
  • Desarrollo de aplicaciones
  • SAS
  • Azure ML, IBM Watson
A9. Soporte de Aprovisionamiento (Itinerario II)
  • Tecnologías de adquisición de datos
  • Herramientos de almacenamiento NoSQL
  • Frameworks de procesamiento
A10. Exploración, Visualización y Comunicación de datos (Itinerario II)
  • Herramientas de visualización de datos
  • Generación de informes
  • Diseño y programación de cuadros de mando
A11. Aplicaciones de Análisis (Itinerario II)
  • Algoritmos para análisis de datos en entornos de aplicación
  • Herramientas específicas en función del entorno de aplicación (empresarial, ciencias de la salud, industrial, etc)
Trabajo fin de Máster
Prácticas en Empresas.