Formación Laboris

Máster en Big Data y Business Analytics

En estos momentos el centro Big Data International Campus no tiene la matrícula abierta para este curso.

Big Data International Campus
Big Data International Campus

Máster Online

Precio: 2001-3000 €
Duración: 1 años

Resumen del máster

Objetivos: Aprender a aplicar las Metodologías de Análisis más novedosas de Data Science. Trabajar con los lenguajes más utilizados por los Data Scientist: R, Python y SQL. Adquirir, organizar, combinar, limpiar, almacenar y presentar datos provenientes de fuentes y sistemas de almacenamiento.

A quién va dirigido: El Máster, va dirigido a Titulados Superiores con un perfil de empresa, así como a técnicos o titulados en las diferentes áreas relacionadas con la tecnología; Profesionales o titulados en empresa o economía, en estadística, ingeniería o ciencias sociales, emprendedores, desempleados y todos aquellos que quieran formarse en una disciplina de máxima actualidad y demanda

Información adicional

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL (SÓLO EN EDICIONES QUE COMIENZAN EN OCTUBRE): El grupo de Modalidad Semipresencial comenzará en la misma fecha que el 100% on-line, el 9 de octubre de 2018, siguiendo, exactamente, el mismo calendario y el mismo programa que en el on-line pero contando, a mayores, con 120 horas presenciales impartidas en la Universidad Europea Miguel de Cervantes de Valladolid. Estas 120 horas se distribuyen a lo largo del programa, ocupando 15 fines de semana, en total, con sesiones impartidas en viernes de 16 a 20 horas y sábados de 9.30 a 13.30 horas.

 
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Temario completo de este curso

Módulo 1. Introducción y Metodología
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Introducción y Motivación
Metodología y diseño de aplicaciones de Análisis de Datos

Módulo 2. Datascience Tradicional: Almacenamiento y Adquisición de Datos
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Almacenamiento y adquisición de datos: Tecnologías tradicionales de Almacenamiento de datos (BBDD relacionales, BI y Datawarehouse)
Almacenamiento y adquisición de datos: Información Online (Web, APIs…)

Módulo 3. Datascience Tradicional: Análisis de Datos y Aprendizaje Automático con R y SQL
[175 horas / 7 Créditos ECTS]

Programación básica: Introducción a SQL y R
Análisis exploratorio con R
Limpieza y preparación de datos con R
Construcción de modelos de aprendizaje NO supervisado con R
Análisis Predictivo. Construcción de modelos de aprendizaje supervisado con R
Evaluación de modelos de aprendizaje con R
Modelos avanzados: Procesado del Lenguaje Natural (NLP) con R

Módulo 4. Datascience Tradicional: Análisis de Datos y Aprendizaje Automático con Python
[150 horas / 6 Créditos ECTS]

Programación básica: Introducción a Python (I)
Programación básica: Introducción a Python (II)
Aplicaciones de Análisis de Datos con Python (I)
Aplicaciones de Análisis de Datos con Python (II)

Módulo 5. Datascience en escala: Administración de Hadoop
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Administración y Configuración de plataforma Hadoop y herramientas Big Data

Módulo 6. Datascience en escala: Adquisición y Almacenamiento Big Data
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Almacenamiento y adquisición de datos: Nuevas tecnologías de almacenamiento Big Data I (Hadoop, Flume, Sqoop…)
Almacenamiento y adquisición de datos: Nuevas tecnologías de almacenamiento Big Data II (NoSQL, Indexadores de documentos…)

Módulo 7. Datascience en escala: Análisis de Datos y Machine Learning con Big Data
[225 horas / 9 Créditos ECTS]

Análisis exploratorio y preparación de datos: Hadoop 1.0 y 2.0 (YARN) y Map & Reduce
Análisis exploratorio y preparación de datos. Herramientas del ecosistema Hadoop (HUE, Hive, Pig…)
Análisis exploratorio y preparación de datos con Spark
Construcción de modelos de aprendizaje automático en escala: RSpark, Spark Mlib, H2O…

Módulo 8. Datascience en escala: Universo Big Data
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Recuperación de la Información y Sistemas de Recomendación
Principales actores en el universo Big Data. Clasificación y posicionamiento de herramientas

Móudlo 9. Visualización de Datos y Comunicación
[200 horas / 8 Créditos ECTS]

La importancia de la visualización de datos
Tecnologías de visualización de datos (CartoDB/Tableau)
D3.js
Creación de Informes y visualizaciones atractivas con R y Python

Módulo 10. Business Analytics. Master Classes
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Máster Class: Introducción al Bussines Analytics
Máster Class: Casos prácticos de aplicación del Business Analytics
Máster Class: Últimas tendencias en Analítica Avanzada

Módulo 11. Proyecto Final Guiado
[300 horas / 12 Créditos ECTS]

Introducción a la realización de Proyectos de Big Data
Pautas esenciales para la organización del proyecto
Preparación del Proyecto Final
Realización del Proyecto Fin de Máster
Presentación de Proyectos

 
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