Formación Laboris

Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data

Escuela de Negocios y Dirección
Escuela de Negocios y Dirección

Máster Online

Precio: 6.520 € 3.200 €
Descuento: ¿Te has quedado sin plaza? Precio especial por pronta matri
Duración: 12 meses

Resumen del máster

La importancia del Big Data radica en el uso que pueden hacer las diferentes empresas, organizaciones u instituciones del análisis de la cantidad de datos que reciben de diferentes fuentes y cómo pueden transformarlos para obtener información valiosa que permita mejorar la toma de decisiones y los movimientos de negocios estratégicos. Sin embargo, muchas veces toda esta cantidad de datos no está estructurada, motivo por el cual hay una alta demanda de expertos con altos conocimientos de programación, estadística, física y matemáticas. Estos perfiles son profesionales que serán capaces de ayudar a las organizaciones a identificar los problemas de una forma más comprensible y más rápida, resultando ser más eficientes. El Data scientist o Científico de datos debe tener una visión global y completa de la analítica de datos y conocer y aplicar las herramientas y técnicas disponibles para recopilar, almacenar, procesar, analizar y visualizar datos. Además, el Máster en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data de la Escuela de Negocios y Dirección, incorpora en su programa Online diferentes ventajas como la flexibilidad de acceso desde distintos dispositivos y horarios propios de su formato. También ofrece más oportunidades de interacción con profesores y tutores de forma sencilla y rápida, así como el desarrollo de habilidades en entornos virtuales tan habituales en la era digital.

Objetivos: El Objetivo del Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data, es el de dotar al alumno de los conocimientos teóricos y prácticos que le permitan llevar a cabo un proyecto empresarial que conlleve las transformación de los datos en información útil, a través de las tecnologías, técnicas y herramientas que lo permiten.

Requisitos: Disponer de un Título universitario oficial de ingenieros/graduados en informática, telecomunicaciones e industriales y, licenciados/graduados en matemáticas, física y estadística.

A quién va dirigido: A todos aquellos titulados de ingenierías de telecomunicaciones, de informática, estadistas, matemáticos y físicos que quieran desarrollarse profesionalmente como científicos de datos.

Temario completo de este curso

A1. Fundamentos del estudios de análisis de Datos
  • Introducción al concepto de análisis de datos y Big Data
  • Aplicaciones básicas del análisis de datos y Big Data
  • Principales entornos de desarrollo
  • El Big Data en el ámbito social y empresarial
  • Implicaciones legales y éticas
A2. Técnicas y análisis de datos
  • Introducción al análisis de datos
  • Análisis de datos en una variable
  • Análisis de datos en múltiples variables
  • Métodos de optimización
  • El proceso de aprendizaje automático
A3. Técnicas avanzadas de análisis de datos
  • Minería de datos
  • Métodos aplicados de análisis de datos
  • Técnicas y herramientas software
  • Algoritmos de regresión
  • Algoritmos de clasificación
  • Algoritmos de clustering
  • Algoritmos de reducción de dimensionalidad
A4. Técnicas de programación
  • Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos.
  • Métodos de almacenamiento y toma adquisición de datos
  • Procesamiento de datos
  • Python para análisis de datos
  • R para análisis de datos
A5. Tecnología de almacenamiento de datos
  • Introducción a las aplicaciones del Big Data
  • Bases de datos para entornos analíticos
  • Algoritmos para el procesamiento de grandes volúmenes de datos
  • Ecosistema Hadoop
  • Apache Spark

A6. Diseño y Programación de herramientas Analíticas (Itinerario I)

  • Diseño de herramientas analíticas algoritmos específicos
  • Programación y optimización de herramientas
A7. Técnicas de Programación Avanzadas (Itinerario I)
  • Técnicas avanzadas para la programación de análisis estadístico
  • Estructuras de datos
  • Optimización y verificación de resultados para la toma de decisiones
  • Redes neuronales
  • Deep Learning
  • Tensorflow
A8. Plataformas Avanzadas de desarrollo (Itinerario I)
  • Principales plataformas de desarrollo
  • Programación desde lenguajes de alto nivel
  • Desarrollo de aplicaciones
  • SAS
  • Azure ML, IBM Watson
A9. Soporte de Aprovisionamiento (Itinerario II)
  • Tecnologías de adquisición de datos
  • Herramientos de almacenamiento NoSQL
  • Frameworks de procesamiento
A10. Exploración, Visualización y Comunicación de datos (Itinerario II)
  • Herramientas de visualización de datos
  • Generación de informes
  • Diseño y programación de cuadros de mando
A11. Aplicaciones de Análisis (Itinerario II)
  • Algoritmos para análisis de datos en entornos de aplicación
  • Herramientas específicas en función del entorno de aplicación (empresarial, ciencias de la salud, industrial, etc)
Trabajo fin de Máster
Prácticas en Empresas.
 
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