Máster en Big Data y Data Science

INESEM Business School

Descripción

Con este Máster en Big Data y Data Science podrás analizar grandes volúmenes de datos y poder aplicarlos a cualquier sector para poder adecuar el desarrollo empresarial de cualquier organización, haciendo posible la adaptación y mejora al mercado y su consecuente. También podrás explotar todo el volumen de datos a través de programación en R y en Python. Aprenderás a aplicar todos los conocimientos en Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure. 

Temario

Módulo 1. Big data introduction
  • Unidad didáctica 1. Introducción al big data
  • Unidad didáctica 2. Fuentes de datos
  • Unidad didáctica 3. Open data
  • Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data
  • Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información
  • Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence
  • Unidad didáctica 7. Big data y marketing
  • Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data
  • Unidad didáctica 9. Internet de las cosas
Módulo 2. Business intelligence y herramientas de visualización
  • Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
  • Unidad didáctica 2. Datamart. Concepto de base de datos departamental
  • Unidad didáctica 3. Datawarehouse o almacén de datos corporativos
  • Unidad didáctica 4. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica
  • Unidad didáctica 5. Introducción a la visualización de datos
  • Unidad didáctica 6. Tableau
  • Unidad didáctica 7. D3 (data driven documents)
  • Unidad didáctica 8. Google data
  • Unidad didáctica 9. Qlikview
  • Unidad didáctica 10. Powerbi
  • Unidad didáctica 11. Carto
Módulo 3. Análisis de big data y herramientas para explotación
  • Unidad didáctica 1. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable
  • Unidad didáctica 2. Introducción a un sistema de bases de datos nosql: mongodb
  • Unidad didáctica 3. Ecosistema hadoop
  • Unidad didáctica 4. Weka y data mining
  • Unidad didáctica 5. Pentaho una solución open source para business intelligence
  • Unidad didáctica 6. Analizar la información cualitativa
  • Unidad didáctica 7. Ci: inteligencia competitiva
Módulo 4. Analítica web: Google analytics
  • Unidad didáctica 1. Introducción a google analytics
  • Unidad didáctica 2. Interface y navegación
  • Unidad didáctica 3. Informes
  • Unidad didáctica 4. Campañas y conversiones
Módulo 5. Cuadro de mando y dashboard
  • Unidad didáctica 1. Definición de kpis
  • Unidad didáctica 2. Concepto y creación de cuadros de mando
  • Unidad didáctica 3. Herramientas para la creación de cuadros de mando
Módulo 6. Introducción a la programación estadística
  • Unidad didáctica 1. Python y el análisis de datos
  • Unidad didáctica 2. R como herramienta para big data
Módulo 7. Data science
  • Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
  • Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales
  • Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento &, procesamiento de datos
  • Unidad didáctica 4. Análisis de los datos
Módulo 8. Inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) y deep learning (DL)
  • Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial
  • Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial
  • Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  • Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data
  • Unidad didáctica 5. Sistemas expertos
  • Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial
  • Unidad didáctica 7. Introducción al machine learning
  • Unidad didáctica 8. Extracción de estructura de los datos: clustering
  • Unidad didáctica 9. Sistemas de recomendación
  • Unidad didáctica 10. Clasificación
  • Unidad didáctica 11. Redes neuronales y deep learning
  • Unidad didáctica 12. Sistemas de elección
  • Unidad didáctica 13. Deep learning con python, keras y tensorflow
  • Unidad didáctica 14. Sistemas neuronales
  • Unidad didáctica 15. Redes de una sola capa
  • Unidad didáctica 16. Redes multicapa
  • Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje
Módulo 9. Proyecto fin de máster

Destinatarios

El Máster en Big Data y Data Science puede aplicarse a muchos sectores y perfiles, por lo que es ideal para aquellas personas que quieran conocer en qué consiste el Big Data, como 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 procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Titulación obtenida

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.
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Máster en Big Data y Data Science
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