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Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos
Garantizadas
Abierta
Online
1500 H
1795EUR
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
1795 €
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1595 €/mes
Presentación
Según estudios recientes, la generación de datos está alcanzando niveles desorbitados y el mercado del Big Data se encuentra en una situación de exceso de oferta, a falta de profesionales capacitados en este campo. Las expectativas de crecimiento y la utilidad que reporta el análisis de datos a cualquier empresa, hacen de este Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos en una oportunidad única para adentrarse en el mercado.
plan de estudios
Para qué te prepara
Con la realización del Master Análisis y Visualización de Datos Masivos estarás preparado para ejercer como Especialista en Big Data y crear Inteligencia de Negocio. Para ello, obtendrás conocimientos para el uso de herramientas de explotación y análisis, para crear Cuadros de Mando, utilizar distintos programas informáticos para visualizar datos y aplicar el Cloud Computing. En definitiva, formarte en la Ciencia de Datos y aplicarlo a distintos entornos.
Objetivos
- Conocer las fases de un Proyecto de Big Data y los principales productos de Business Intelligence.
- Estudiar los fundamentos de los Sistemas NoSQGL, del Batch Processing y los Sistemas de Computación Híbridos.
- Profundizar en el Data Science, creando bases de datos relacionales y realizando un pre-procesamiento de datos.
- Analizar el procesamiento distribuido de datos con Hadoop y la solución Open Source que ofrece Pentaho.
- Adquirir herramientas para la creación de cuadros de mando, conociendo su función y características.
- Utilizar los lenguajes de programación de R y Python como herramienta para el Big Data.
- Aprender a utilizar herramientas de visualización de datos: Tableau, D3, Google Data, Qlikview, Powerbi y Carto.
A quién va dirigido
El Master Análisis y Visualización de Datos Masivos se dirige a profesionales y estudiantes interesados en especializarse o actualizar sus conocimientos sobre la Análitica de Datos y la creación de Inteligencia de Negocio. Asimismo, se orienta a cualquier persona que busque una titulación superior sobre Data Science y busque realizarlo a través de una plataforma online.
Salidas Profesionales
Este Master de Análisis y Visualización de Datos Masivos completa tu formación profesional y académica y te ofrece las herramientas básicas para adentrarte en el mercado laboral del Big Data, como Analista de Datos, Arquitecto de Soluciones Big Data, Experto en Análisis empresarial, Administrador de Bases de Datos, Técnico Informático, Consultor de Business Intelligence, etc.
temario
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- ¿Qué es Data Science?
- Historia del Data Science
- ¿Qué función tiene un Científico de datos?
- Data Science vs Big Data. Principales diferencias
- Hadoop
- Pig
- Hive
- Sqoop
- Flume
- Spark Core
- Spark 2.0
- Fundamentos de Streaming Processing
- Spark Streaming
- Kafka
- Pulsar y Apache Apex
- Implementación de un sistema real-time
- Hbase
- Cassandra
- MongoDB
- NeoJ
- Redis
- Berkeley DB
- Lucene + Solr
- Arquitectura Lambda
- Arquitectura Kappa
- Apache Flink e implementaciones prácticas
- Druid
- ElasticSearch
- Logstash
- Kibana
- Amazon Web Services
- Google Cloud Platform
- Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
- Optimización y monitorización de servicios
- Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
- Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
- Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL: Una base de datos relacional
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
- Una aproximación a Pentaho
- Soluciones que ofrece Pentaho
- MongoDB & Pentaho
- Hadoop & Pentaho
- Weka & Pentaho
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
- Introducción a los cuadros de mando y dashboard
- Estrategias para la creación de un cuadro de mando
- Dashboard en Excel o Google Analytics
- Aplicaciones gratuitas
- Aplicaciones propietarias
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
- ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
- Tableau Server: Arquitectura y Componentes
- Instalación Tableau
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones de datos en Tableau
- Tipos de filtros en Tableau
- Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
- Tablas y gráficos en Tableau
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
- Google Data Studio
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
- CartoDB
metodología
Campus virtual
Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.
Materiales didácticos
Apoyo al alumno durante su formación.
Material Adicional
Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
Centro de atención al estudiante (CAE)
Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.
INESEM emplea
Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
Comunidad
Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.
Revista Digital INESEM
Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.
Master Class INESEM
Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.
Clases online
Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.
becas
Becas y financiación
Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Inesem.
Si aún tienes dudas solicita ahora información para beneficiarte de nuestras becas y financiación.
25%
Beca Alumni
Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.
20%
Beca Desempleo
Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.
15%
Beca Emprende
Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.
15%
Beca Recomienda
La beca recomienda surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.
15%
Beca Grupo
Formarse en grupo siempre es más inspirador. Si te matriculas con tres o más personas en cualquier curso de nuestro catálogo, recibirás una beca del 15%.
20%
Beca Discapacidad
¡Qué importante promover la educación inclusiva! Ofrecemos una beca del 20% para aquellas personas con una discapacidad del 33% o superior, siendo necesario presentar la documentación necesaria.
20%
Beca Familia numerosa
Entendemos el arduo trabajo que supone brindar una buena educación a sus hijos/as. Por lo tanto, ofrecemos una beca del 20% para las familias con tres o más descendientes. Es necesario ratificar esta condición.
Financiación 100% sin intereses
Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el
Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía
email
en formacion@inesem.es
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
* Becas no aplicables a formación programada.
titulación
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
![Titulacion de INESEM]( "Titulacion de INESEM")
Titulación:
INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 30 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
claustro
Claustro de profesores:
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR).
Apasionado de la informática y de las nuevas
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de
Leer más
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR.
Leer más
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5 RAZONES
PARA ELEGIR INESEM
RAZÓN
1
CLAUSTRO ESPECIALIZADO
Formado por profesores/as universitarios/as de prestigio y profesionales de contrastada experiencia
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PRÁCTICAS PROFESIONALES
Bolsa de empleo y practicas que te facilita la incorporación al mercado laboral. 90% de inserción laboral de nuestros alumnos
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Estudia a tu ritmo en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo
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DE BECAS
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Te formarás en programas eminentemente prácticos adaptados a la realidad del mercado laboral
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Por qué matricularme en INESEM
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