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Master en Data Management
practicas
Prácticas Garantizadas
convocatoria
Convocatoria Abierta
modalidad
Online
duracion
1500 H
precio
1795 EUR 1436 EUR
practicas
Prácticas
Garantizadas
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Convocatoria
Abierta
Las acciones formativas de INESEM tienen modalidad online
Modalidad
Online
Duración de las acciones formativas de INESEM
Duración
1500 H
BECA 20 %
Precio: 1795 EUR AHORA: 1436 EUR
Hasta el 31/01/2023
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!

Cuota

1436 €
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1236 €/mes

Presentación

Fórmate en Data management y empieza a liderar proyectos relacionados con el big data con la seguridad que solo la tecnología y la formación más actualizada pueden proporcionarte. Con el Master en Data Management añadirás a tu perfil profesional un valor único y muy cotizado para cualquier empresa con presencia en internet. Hoy en día, la búsqueda, recopilación, análisis y procesamiento de datos es la herramienta más poderosa que las corporaciones tienen para vender ¡Imagina hasta donde podrías llegar dominando estas técnicas!

plan de estudios
Para qué te prepara

Realizando el Master en Data Management alcanzarás el mayor rango en la organización de datos. Estarás plenamente capacitado para almacenar y gestionar datos, pero además, serás tú quien decida cómo recopilar toda la información siendo fiel a la Ley de Protección de Datos. También sabrás analizarlos, extraer la información que más interés aporte a cada objetivo y disponer los resultados de manera visual con las últimas  herramientas para facilitar la distribución del trabajo en el equipo.

Objetivos
  • Entender el contexto del Big Data y conocer las principales aplicaciones.
  • Manejar las principales herramientas de Big Data.
  • Conocer las posibles aportaciones de la inteligencia artificial al campo del Big Data.
  • Analizar y procesar datos mediante Python y R, lenguajes clave en la programación estadística.
  • Crear un chatbot basados en el lenguaje natural.
  • Conocer las diferentes medidas de ciberseguridad.
A quién va dirigido

Cualquier profesional o estudiante del área del Marketing Digital, Informática, TICS e incluso de del Derecho, podría estar interesado en este Master en Data Management, ya que es la formación especializada específica para un área que aún está  comenzando a descubrirse, por lo que sus posibilidades son infinitas. Si además de dominar la ciencia del Big Data, te planteas un  futuro como líder, este es tu master en formación digital.

Salidas Profesionales

El puesto de data manager es cada vez más demandado y ya está siendo un habitual en las empresas, sobre todo en aquellas más punteras y concienciadas con la importancia de la transformación digital. Realizando este Master en Data Management podrás dirigir equipos encargados de analizar y procesar datos, ocupar puestos relacionados con la proyección en el  mundo virtual e incluso  podrás llegar a comités  ejecutivos, ya que las nuevas necesidades digitales requerirán de personas que lideren el cambio.

temario

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data

  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto

  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management

  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0

  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time

  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB

  1. Lucene + Solr

  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana

  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform

  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry

  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape

  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. 3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube

  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI

  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta Powerbi

  1. Herramienta Tableau

  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB

  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos

  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho

  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos

  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA

  1. Tipos de inteligencia artificial

  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades

  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático

  1. Introducción
  2. Algoritmos

  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos

  1. Clasificadores
  2. Algoritmos

  1. Componentes
  2. Aprendizaje

  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo

  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas

  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón

  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python

  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN

  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN

  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)

  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático

  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

  1. Introducción a la Inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes Inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial

  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots

  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA

  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental

  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móv

  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT

  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0

metodología

claustro

Claustro de Profesores Especializado

Realizará un seguimiento personalizado del aprendizaje del alumno.

campus virtual

Campus virtual

Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.

materiales didácticos

Materiales didácticos

Apoyo al alumno durante su formación.

material adicional

Material Adicional

Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.

Centro de atención al estudiante (CAE)

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

INESEM emplea

Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.

comunidad

Comunidad

Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.

revista digital

Revista Digital INESEM

Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.

masterclass

Master Class INESEM

Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.

Clases online

Clases online

Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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.

20% Beca Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 20% 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 Amigo

La beca amigo 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%.

Financiación 100% sin intereses

Información sobre becas 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

Información sobre becas * Becas no acumulables entre sí.

Información sobre becas * Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es

Información sobre becas * 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.”
Titulación:
Titulacion de INESEM

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
Rafael Marín

Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la UGR. Cuenta con más de 5 años de experiencia y vocación en el ámbito de las tecnologías TIC y la programación de aplicaciones informáticas. Especializado en data science, big data y business intelligence y apasionado por la Inteligencia Artificial. 

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Bibiana
Bibiana Moreno Leyva

CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.

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Daniel
Daniel Rodriguez

Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas, analista programador de aplicaciones web usando la plataforma de desarrollo ASP‎.‎NET con C‎# así también como desarrollo de aplicaciones usando PHP. Experto en bases de datos SQL Server y MySql y conexión con aplicaciónes web mediante ORM como NHibernate y Entity Framework además del uso de  ADO.net.  Actualmente jefe de proyecto en Innoforma Elearning Technologies.

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Isaías
Isaías Aranda Cano

Especialista en ciberseguridad y en gestión de servicios de tecnologías de la información certificado en ITIL V3. Mas de 10 años de experiencia en tecnologías Open Source. Administrador de sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre en infraestructuras de alta demanda. Grado superior en administración de sistemas informáticos.

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Daniel
Daniel Cabrera

Experto en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002. Cuenta con más de 10 años de experiencia en Administrador de Sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre, especialista en infraestructuras de alta demanda y disponibilidad. Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Autónoma de Madrid.

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Juan Antonio
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. Doctorando en tecnologías de la información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia en científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.Leer más
Patricia
Patricia Caballero Navarro

Graduada en Enfermería por la Universidad de Granada. Máster en Cuidados de salud para la Promoción de la Autonomía de las Personas y la Atención a los Procesos del Fin de Vida por la Universidad de Granada. Máster en Integración en Cuidados y Resolución de Casos Clínicos por la Universidad de Alcalá. Cuenta con más de 16 años de experiencia como enfermera en centros residenciales para la tercera edad y en centros sociosanitarios. Actualmente trabaja como enfermera clínica en un centro médico de especialidades y como Profesora en el Departamento Sociosanitario en INESEM.

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