Master en Big Data
- Online
- 1500 h.
- Abierta
-
1395€
- garantizadas
El Master Big Data te ofrecerá la capacidad de impulsar el desarrollo empresarial de cualquier organización, analizando y procesando información que consiga adaptar a la empresa en un entorno más competitivo. Aprenderás herramientas para explotar bases de datos, como el Pentaho o Hadoop y de análisis de datos como Pythin y R. Además de técnicas que te permitan diseñar e implantar Cloud Computing a través de Azure y Linux.
- Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data.
- Conocer las herramientas existentes y su uso para analizar y explotar datos masivos.
- Explotar datos y visualizar resultados a través de técnicas de Data Science.
- Comprender y utilizar la programación estadística con R y Python e iniciación en MongoDB y Hadoop.
- Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente, además de técnicas en WEKA.
- Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics.
- Aplicar los conocimientos de Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure.
El Master Big Data va dirigido a una gran diversidad de perfiles, pues los conocimientos de Big Data son adecuados para todas aquellas personas que quieran orientar su carrera profesional hacia el análisis y el procesamiento de información. Algunos perfiles pueden ser ingenieros informáticos, industriales y telecomunicaciones o matemáticos, físicos, estadísticos y economistas.
Con este master podrás desarrollar tu carrera profesional como arquitecto Big Data, administrador y/o desarrollador de sistemas de información, analista de datos, gestor y/o auditor y responsable de seguridad y privacidad en proyectos de Big Data. Perfiles profesionales capaces de permitir a las organizaciones su crecimiento y expansión.
- ¿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
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Tipo de herramientas BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- ¿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?
- El sistema de archivos HDFS
- Algunos comandos de referencia
- Procesamiento MapReduce con Hadoop
- Clusters en Hadoop
- ¿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
- La usabilidad web
- Pruebas online y a Distancia
- Las encuestas
- Introducción
- Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
- Análisis del tráfico de sitios web
- Búsquedas
- Introducción
- La Analítica Web: Un reto cultural
- ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
- Glosario de Analítica Web
- La analítica web en la actualidad
- Definiendo la analítica web
- El salto a la analítica web moderna
- Conceptos básicos
- Métricas para el análisis web
- Segmentación en base al comportamiento
- Predicción y minería de datos
- Rumbo a la analítica inteligente
- Conceptos básicos de gestión de clientes y CRM
- Remarketing
- Tipos de clientes
- Estrategias y herramientas de gestión de clientes
- Métricas de fidelización
- Aplicación de diferentes herramientas a casos de empresas
- Listado de herramientas
- Herramientas de analítica web
- Herramientas de análisis de logs
- Herramientas de medición mediante tags
- Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
- Herramientas para recoger información de diseño y usabilidad web
- Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
- Herramientas de inteligencia competitiva
- ¿Qué es PIWIK?
- Instalación y Configuración
- Integración con otras aplicaciones
- La calidad de los datos
- Obtener datos válidos
- ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
- Beneficios de análisis multicanal
- 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 ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- 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
- Introducción al Cloud computing
- Modo de trabajo y funcionamiento
- Virtualización
- Tipos de Cloud
- Niveles de Programación
- Historia
- Ventajas e inconvenientes
- Análisis DAFO
- El Cloud Computing y el departamento IT
- Niveles del Cloud Computing
- ¿Qué es la virtualización?
- Centros de datos para Cloud
- Ventajas y desventajas del Cloud Computing
- Análisis DAFO de la implantación del Cloud
- (LOPD) Ley de Protección de Datos
- Propiedad intelectual
- Relaciones laborales
- Los retos del Cloud Computing
- Implementación de la seguridad en el Cloud Computing
- Análisis forense en el Cloud Computing
- Cloud Security Alliance (CSA)
- Tipos de nube
- Tipo de cloud que debo de usar
- La topología en el ámbito de los servicios cloud
- Plataforma Windows Azure
- Usuario: modo de acceso y trabajo
- Administración de Azure
- Virtualización con Azure
- Vista programador
- Servicios de Azure
- Bases de Datos con Azure
- Programación en Azure
- Distribuciones Linux en la Nube
- Usuario: modo de acceso y trabajo
- Administración
- Virtualización con Linux
- Vista programador
- Servicios en Linux
- Bases de Datos en Linux
- Programación en la Nube bajo Linux
- Acceso a servicios misma plataforma
- Acceso a servicios diferentes plataforma
- Interoperabilidad
- Futuro de los Servicios Cloud Computing
Claustro de Profesores Especializado que realizará un seguimiento personalizado al alumno.
Campus virtual con acceso ilimitado y acceso desde cualquier dispositivo.
Materiales didácticos que servirán de 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.
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, reconociendo su validez 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.
Becas y financiación del Master en Big Data
beca desempleo
20%
Para los que atraviesen un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.
beca antiguos alumnos
10%
Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas.
beca emprende
15%
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.
Financiación 100% sin intereses
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
INESEM EMPLEA
-
ORIENTACIÓN
-
PRÁCTICAS
-
EMPLEO
