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MASTER EN BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS

 

100% Empleabilidad

 

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MASTER EN BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS

Modalidad: Online

Duración: 60 ECTS / 1.500 HORAS

Doble Titulación:

Master EIPE BUSINESS SCHOOL
Master Propio por la Universidad CATÓLICA DE ÁVILA

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Financiación hasta en 10 meses sin intereses (consultar condiciones).
Forma de pago: al contado 3% descuento.

Formamos Profesionales

Las empresas consideran imprescindible una Dirección que recaiga en manos de profesionales.

Doble Titulación

Impecable preparación en gestión empresarial, en aspectos como recursos humanos, marketing, dirección estratégica, comercial…

Calidad de contenidos

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  • PRESENTACIÓN DEL PROGRAMA

    El crecimiento y el abaratamiento de los sistemas de almacenamiento de datos y la generalización de las tecnologías de virtualización y computación han hecho que las empresas valoren más que nunca la importancia del dato.

    En esta línea, en EIPE Business School identificamos una nueva necesidad del mercado laboral: las empresas demandan a un ritmo frenético profesionales orientados en el procesamiento y análisis de datos.

    Según informes (como el publicado a finales de 2018 por Spring Professional) el perfil de Data Scientist es, actualmente, el más cotizado dentro del sector IT en España y gran parte del mundo.

    Este es un programa orientado al mundo profesional; sus contenidos son eminentemente versátiles y flexibles y, como el resto de nuestros masters, está pensado para aquellos profesionales que buscan compatibilizar su actividad profesional y familiar con la necesaria formación continuada en un mundo globalizado.

  • OBJETIVOS QUE ALCANZARÁ EL ALUMNO EN CADA MASTER

    El Master en Big Data y Business Analytics de EIPE Business School convierte a
    sus alumnos en expertos en el procesamiento, almacenamiento y análisis de
    datos.
    Otros objetivos más concretos son:

    • Conocer el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de crear soluciones de análisis de datos.
    • Capacitar al alumno en la aplicación de técnicas de programación estadística a problemas de negocio.
    • Conocer el valor para el negocio de las principales tecnologías de
      procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable.
    • Conocer a fondo las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y saber cuándo aplicar unas u otras.
    • Obtener un extenso conocimiento de las principales técnicas de Data
      Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de
      negocio.
    • Conocer y saber aplicar técnicas de minería de texto y de aprendizaje
      automático a la extracción de valor de los datos.
    • Capacitar al alumno en la construcción de modelos predictivos.
  • DIRIGIDO A

    • Informáticos o ingenieros afines.
    • Profesionales que hayan centrado su carrera en la administración de sistemas IT o el desarrollo de software.
    • Graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias con técnicas de adquisición, almacenamiento y gestión de datos, así como adquirir nuevas capacidades analíticas.
    • Perfiles de negocio con conocimientos de programación intermedios-avanzados.

     

    Cabe destacar que este master tiene un enfoque eminentemente técnico y requiere de conocimientos de programación de Python y R.

  • SALIDAS PROFESIONALES

    Actualmente, el Master en Big Data y Business Analytics tiene una empleabilidad del 100%.

    • Big Data Analyst (Analista de Datos). Rango salarial: 35.000-45.000€ anuales.
    • Data Scientist (Científico de Datos). Rango salarial: 50.000-60.000€ anuales.
    • Experto en Business Intelligence. Rango salarial: 28.000-45.000€ anuales.
    • Chief Data Officer “CDO” (Director de Datos). Rango salarial: 70.000-140.000€ anuales.
    • Big Data Architect (Arquitecto Big Data). Rango salarial: 30.000-70.000€ anuales.
    • Data Engineer (Ingeniero de Datos). Rango salarial: 25.000-50.000€ anuales.
  • TEMARIO

    MÓDULO I . INTRODUCCIÓN AL CURSO DE TRATAMIENTO DE DATOS PARA DATA SCIENCE.
    1. Máquinas virtuales y shell de comandos.
    2. Programación en Python. Fundamentos.
    3. Bases de Datos relacionales. Fundamentos.
    4. Tecnologías de Internet. Fundamentos.
    5. Compartición de datos, código y recursos.
    6. Tratamiento de datos con el stack científico de Python. Fundamentos.
    MÓDULO II . APRENDIZAJE ESTADÍSTICO Y MODELOS.
    1. Tratamiento de datos con Lenguaje R.
    2. Análisis exploratorio de datos.
    3. Estadística. Probabilidad e Inferencia.
    4. Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
    5. Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
    6. GLMS y series temporales.
     MÓDULO III. MACHINE LEARNING. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO APLICADO.
    1. Introducción al Machine Learning.
    2. Modelos supervisados.
    3. Modelos no supervisados.
    4. Ingeniería de características y selección de modelos.
    5. Modelos conexionistas (Redes neuronales y Deep Learning)
    6. Market Basket Analysis y reglas de asociación.
    MÓDULO IV. MINERÍA DE TEXTO Y PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (PLN)
    1. Introducción histórica y tecnológica.
    2. Herramientas PLN I: NLTK
    3. Herramientas PLN II: Brat y Gate.
    4. Text Mining I: Clustering.
    5. Text Mining II: sentimiento y temas.
    6. Otras aplicaciones y técnicas de PLN.
    MÓDULO V: BUSINESS INTELLIGENCE Y VISUALIZACIÓN.
    1. Business Intelligence. Introducción.
    2. Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
    3. Herramientas de extracción, transformación y carga.
    4. Aplicaciones de Business Intelligence.
    5. Visualización de datos. Fundamentos.
    6. Visualización de datos. Herramientas.
    MÓDULO VI: LA INFRAESTRUCTURA DEL BIG DATA.
    1. Procesamiento de datos con Hadoop.
    2. Herramientas Hadoop.
    3. Spark y el procesamiento de datos.
    4. Arquitecturas de streaming.
    5. Componentes de arquitecturas de streaming..
    6. Plataformas y APIs en la nube.
    MÓDULO VII: DATOS: ALMACENAMIENTO E INTEGRACIÓN.
    1. Bases de datos no convencionales: Introducción a las herramientas NoSQL.
    2. Modelos de base de datos basados en documentos: Prácticas con MongoDB.
    3. Modelos de base de datos basados en columnas: Prácticas con Casandra.
    4. Modelos de base de datos basados en grafos: Prácticas con Neo4j.
    5. Modelos de base de datos basados en clave-valor: Prácticas con Redis.
    6. Adquisición de datos: Ingesta con Flume con Kakfa.
    MÓDULO VIII: ANALÍTICA BIG DATA.
    1. El business case de Big Data.
    2. Proyectos de Big Data.
    3. Aplicaciones analíticas por sectores.
    4. Tecnologías emergentes en analítica.
    5. Gestión de equipos y métodos ágiles.
    6. Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.
    MÓDULO IX. APLICACIONES ANALÍTICAS. CASOS PRÁCTICOS.
    1. Caso práctico: Analítica escalable.
    2. Caso práctico: Analítica en redes sociales.
    3. Caso práctico: Internet Of Things (IoT).
    4. Caso práctico: Analítica financiera.
    5. Caso práctico: Analítica de clientes.
    6. Caso práctico: Técnicas de recuperación de información.
    MÓDULO X: TRABAJO FIN DE MASTER.

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