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Master en Big Data y Data Science
Garantizadas
Abierta
Online
1500 H
BECA
20 %
Precio: 1795 EUR
AHORA: 1436 EUR
Hasta el 15/10/2023
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
1436 €
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1236 €/mes
Presentación
El avance de la tecnología ha propiciado la creación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos.
Aquí nace una oportunidad de diferenciación para las empresas con el análisis de la información generada mediante los profesionales de Data Analyst y Data Scientist.
Con el Master en Big Data y Data Science gestionarás proyectos de Big Data con el uso de herramientas y técnicas actuales. ¡Accede al mercado laboral más demandado actualmente!
plan de estudios
Para qué te prepara
En este Master en Big Data y Data Science gestionarás datos masivos, viendo las diferentes fases a seguir para explotar todo su potencial y extraer conclusiones relevantes para las empresas. Utilizarás las herramientas más actuales en proyectos de Big Data, analizarás datos con Python y R, aplicarás algoritmos de machine learning, crearás chatbots, crearás informes con Power BI y aplicarás la analítica web con Google Analytics.
Objetivos
- 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.
- Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente.
- Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics.
- Crear visualizaciones de datos profesionales y poder compartir informes mediante Power BI.
A quién va dirigido
El Master en Big Data y Data Science puede aplicarse a muchos sectores y perfiles, por lo que es dirigido para aquellas personas que quieran conocer en qué consiste el Big Data, cómo pueden aplicarlo en distintos ámbitos con el objetivo de mejorar su carrera profesional y con qué herramientas se puede llevar a cabo dichos análisis de grandes volúmenes de datos.
Salidas Profesionales
Gracias a la realización de este Master en Big Data y Data Science podrás desarrollar proyectos de Big Data y te permitirá trabajar en puestos especializados como Consultor/Auditor de sistemas Big Data, Analista de datos, Arquitecto en soluciones Big Data, Experto en estrategias de desarrollo mediante Big Data, Programador de aplicaciones en Python y R o Data Scientist.
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)
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- 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 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)
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Ejercicios Prácticos
- Concepto de Web Semántica
- Linked Data Vs. Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- ¿Qué es el Data Storytelling?
- Elementos clave del Data Storytelling
- ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
- ¿Cómo hacer Data Storytelling?
- ¿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
- ¿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 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 R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- 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 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
- Tipos de problemas
- Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso
- Casos de uso
- Clasificación o Arboles de decisión o Naive Bayes
- Clustering o K-means o EM
- Asociacion o A priori
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
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- Introducción
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- ¿Qué incluye el PLN?
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- PLN en Python con la librería NLTK
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- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
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- ¿Qué es Power BI?
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- Cómo crear un velocímetro
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- Exportar Dashboards
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- Cómo públicar y compartir informes
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- Establecimiento de objetivos y KPIs
- Métricas principales y avanzadas
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- Implementación con GTM
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- Compartir informes
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- Historia de los motores de búsqueda
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- Organización de resultados en un motor de búsqueda
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- El concepto de autoridad en Internet
- Campaña SEO
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- ¿Qué son las cookies?
- Tipos de cookies
- GDPR
- Herramientas para manejar el consentimiento de cookies
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.
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.
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.
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.”
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
Daniel Rodriguez
Licenciado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo y soporte de la aplicación
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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.
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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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Estudia a tu ritmo en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo
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PROGRAMA
DE BECAS
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RAZÓN
5
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Por qué matricularme en INESEM
INESEM EMPLEA
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