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Máster Executive en Data y Business Analytics
- Máster |
- Presencial en Málaga
- Financiación sin intereses hasta en 12 meses - Descuento por pago al contado
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4.750 €
9.500
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Titulación Universitaria.
Comentarios:
La cantidad de datos e información que gestiona una entidad es asombrosa y con las tecnologías actuales y desarrollo del conocimiento en esta área hace que sea el momento perfecto para la formación en este ámbito profesional que está experimentando una de las tasas de paro más bajas del entorno laboral a nivel global y con perspectivas de crecimiento alcistas.
El Máster en Big Data y Business Analytics ofrece una formación especializada de alto nivel, que le permitirá hacer frente a situaciones reales de empresas en el área de la gestión y obtención de datos, orientado totalmente al negocio.
Conocerá de la mano de profesional en activo, los cocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos, así como los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en cualquier tipología de entidad y en todos y cada uno de los departamentos funcionales de una empresa.
Formar analistas de datos que cuenten con profundos conocimientos de las tecnologías disponibles para gestionar mara el manejo y análisis de datos masivos con el fin de tomar decisiones estratégicas en los negocios.
Objetivos específicos:
•Conocer los principios, herramientas y legalidad de la ciencia de datos
Titulación Universitaria.
Comentarios:
La cantidad de datos e información que gestiona una entidad es asombrosa y con las tecnologías actuales y desarrollo del conocimiento en esta área hace que sea el momento perfecto para la formación en este ámbito profesional que está experimentando una de las tasas de paro más bajas del entorno laboral a nivel global y con perspectivas de crecimiento alcistas.
El Máster en Big Data y Business Analytics ofrece una formación especializada de alto nivel, que le permitirá hacer frente a situaciones reales de empresas en el área de la gestión y obtención de datos, orientado totalmente al negocio.
Conocerá de la mano de profesional en activo, los cocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos, así como los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en cualquier tipología de entidad y en todos y cada uno de los departamentos funcionales de una empresa.
Formar analistas de datos que cuenten con profundos conocimientos de las tecnologías disponibles para gestionar mara el manejo y análisis de datos masivos con el fin de tomar decisiones estratégicas en los negocios.
Objetivos específicos:
•Conocer los principios, herramientas y legalidad de la ciencia de datos
•Conocer y los modelos de servicios de Cloud más importantes relacionados con la Ciencia de datos
•Adquirir los conocimientos sobre base de datos SQL y NoSQLy su importancia en la gestión de datos
•Adquirir sólidos conocimientos sobre la programación en Python orientada al análisis de datos
•Obtener los conocimientos necesarios para utilizar estadísticas y lenguaje R para realizar análisis.
•Aplicar los conocimientos adquiridos en para tomar decisiones estratégicas en el ámbito de los negocios.
Las sesiones presenciales crean entornos de discusión y aprendizaje activos donde todos los participantes, docentes y alumnado, comparten conocimientos y experiencias que enriquecen, sin lugar a duda, todos los ámbitos del programa.
Además, de las sesiones presenciales el alumno contará con apoyo formativo a través de la plataforma de formación y de tutorías de seguimiento y acompañamiento durante todo el programa.
El programa va dirigido a profesionales de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades que quieran ampliar sus conocimientos y para aquellos profesionales de otras áreas que trabajan con los departamentos de IT y necesitan formación específica de este ámbito.
La realización del programa le dará la oportunidad al alumno de dirigirse a las siguientes salidas profesionales, dependiendo de su formación previa:
· Big Data Architect
· Data Scientist
· Big Data Developer
· Machine Learning Engineer
· NLP Consultant
· Chief Data Officer (CDO)
· Big Data Consultant
· Data Analyst
· Business Analyst
Temario:
MÓDULO 01. Ciencia de datos
· Principios de ciencia de datos.
· Herramientas.
· Principios legales.
MÓDULO 02. Cloud y ciencia de datos
· Fundamentos del modelo Cloud.
· Modelos de servicios.
· Cloud híbridos.
· Herramientas de orquestación.
MÓDULO 03: Aprendizaje automático aplicado.
· Introducción al aprendizaje automático.
· Modelos supervisados.
· Modelos no supervisados.
· Fundamentos de programación con Python
· Compartir datos, código y recursos en repositorios.
· Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
· Ingeniería de características y selección de mode.
· Reglas de asociación y market basket analysis.
MÓDULO 04. Base de datos SQL y NOSQL
· Tipos de datos.
· Introducción a las bases de datos relacionales.
· Conceptos de fundamentales de SQL.
· Bases de datos NOSQL.
· Bases de datos relacionales Vs bases de datos NOSQL.
· Sistema de bases de datos NOSQL.
· MongoDB.
· Funcionamiento y uso de MongoDB.
MÓDULO 05. Programación para el análisis de datos – Python
· Introducción a Python.
· Trabajando con datos.
· Librerías para análisis de datos.
MÓDULO 06. Lenguaje R en Big data
· Introducción a R.
· Tipos de datos.
· Estadística descriptiva y predictiva.
· R en Hadoop.
MÓDULO 07. Análisis de datos
· Fundamentos de visualización de datos.
· Fundamentos de estudio de datos.
· Visualización y análisis.
MÓDULO 08: Almacenamiento e integración de datos.
· Bases de datos no convencionales.
· Modelos de base de datos basados en documentos.
· Modelos de base de datos basados en columnas.
· Modelos de base de datos basados en grafos.
· Modelos de base de datos basados en clave-valor.
· Adquisición de datos.
MÓDULO 09: Valor y contexto de la analítica big data
· El business case de Big Data.
· Proyectos de Big Data.
· Aplicaciones analíticas por sectores.
· Tecnologías emergentes en analítica.
· Gestión de equipos y métodos ágiles.
· Estándares de gestión de proyectos.
· Buenas prácticas en los procesos de Big Data
MÓDULO 10. Desarrollo TFM
Titulación:
Máster por la Universidad Nebrija y Máster por IMF Smart Education
Duración:
7 meses
...•Adquirir los conocimientos sobre base de datos SQL y NoSQLy su importancia en la gestión de datos
•Adquirir sólidos conocimientos sobre la programación en Python orientada al análisis de datos
•Obtener los conocimientos necesarios para utilizar estadísticas y lenguaje R para realizar análisis.
•Aplicar los conocimientos adquiridos en para tomar decisiones estratégicas en el ámbito de los negocios.
Las sesiones presenciales crean entornos de discusión y aprendizaje activos donde todos los participantes, docentes y alumnado, comparten conocimientos y experiencias que enriquecen, sin lugar a duda, todos los ámbitos del programa.
Además, de las sesiones presenciales el alumno contará con apoyo formativo a través de la plataforma de formación y de tutorías de seguimiento y acompañamiento durante todo el programa.
El programa va dirigido a profesionales de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades que quieran ampliar sus conocimientos y para aquellos profesionales de otras áreas que trabajan con los departamentos de IT y necesitan formación específica de este ámbito.
La realización del programa le dará la oportunidad al alumno de dirigirse a las siguientes salidas profesionales, dependiendo de su formación previa:
· Big Data Architect
· Data Scientist
· Big Data Developer
· Machine Learning Engineer
· NLP Consultant
· Chief Data Officer (CDO)
· Big Data Consultant
· Data Analyst
· Business Analyst
Temario:
MÓDULO 01. Ciencia de datos
· Principios de ciencia de datos.
· Herramientas.
· Principios legales.
MÓDULO 02. Cloud y ciencia de datos
· Fundamentos del modelo Cloud.
· Modelos de servicios.
· Cloud híbridos.
· Herramientas de orquestación.
MÓDULO 03: Aprendizaje automático aplicado.
· Introducción al aprendizaje automático.
· Modelos supervisados.
· Modelos no supervisados.
· Fundamentos de programación con Python
· Compartir datos, código y recursos en repositorios.
· Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
· Ingeniería de características y selección de mode.
· Reglas de asociación y market basket analysis.
MÓDULO 04. Base de datos SQL y NOSQL
· Tipos de datos.
· Introducción a las bases de datos relacionales.
· Conceptos de fundamentales de SQL.
· Bases de datos NOSQL.
· Bases de datos relacionales Vs bases de datos NOSQL.
· Sistema de bases de datos NOSQL.
· MongoDB.
· Funcionamiento y uso de MongoDB.
MÓDULO 05. Programación para el análisis de datos – Python
· Introducción a Python.
· Trabajando con datos.
· Librerías para análisis de datos.
MÓDULO 06. Lenguaje R en Big data
· Introducción a R.
· Tipos de datos.
· Estadística descriptiva y predictiva.
· R en Hadoop.
MÓDULO 07. Análisis de datos
· Fundamentos de visualización de datos.
· Fundamentos de estudio de datos.
· Visualización y análisis.
MÓDULO 08: Almacenamiento e integración de datos.
· Bases de datos no convencionales.
· Modelos de base de datos basados en documentos.
· Modelos de base de datos basados en columnas.
· Modelos de base de datos basados en grafos.
· Modelos de base de datos basados en clave-valor.
· Adquisición de datos.
MÓDULO 09: Valor y contexto de la analítica big data
· El business case de Big Data.
· Proyectos de Big Data.
· Aplicaciones analíticas por sectores.
· Tecnologías emergentes en analítica.
· Gestión de equipos y métodos ágiles.
· Estándares de gestión de proyectos.
· Buenas prácticas en los procesos de Big Data
MÓDULO 10. Desarrollo TFM
Titulación:
Máster por la Universidad Nebrija y Máster por IMF Smart Education
Duración:
7 meses
Sede principal del centro
- Málaga: Edificio Tabacalera Mód. E-0, Avenida Sor Teresa Prat 15 - 29003 - Málaga
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