Universitat Internacional de Catalunya

Máster Executive en Big Data Science

Universitat Internacional de Catalunya

Máster
Presencial
60 Créditos
  • Barcelona
8.280 €

Descripción

El Máster Executive en Big Data Science de UIC Barcelona es tu programa si eres un profesional que busca desarrollarse eficazmente en disciplinas de Big Data y Analítica Avanzada. Te capacita para la toma de decisiones en ambientes de negocio con alto volumen de datos que se generan a velocidad mayúscula, donde la extracción de conocimiento es clave. Mediante técnicas de analítica avanzada (predictiva y prescriptiva), visualización, y diseño de entornos y de arquitecturas adecuadas, te ofrece las bases para abordar proyectos Big Data.

El Máster se basa en clases presenciales teórico-prácticas de orientación analítica y tecnológica impartidas por reconocidos profesionales del sector, que incluyen la realización de ejercicios prácticos en entornos reales. Las sesiones de formación, excepto la realización del proyecto final, son siempre presenciales y se basan en la metodología learning by doing, para asegurarte la adquisición de las competencias. Asimismo, estudiaremos casos reales para las prácticas basadas en proyectos.

Realizarás el Proyecto de Fin de Máster con el apoyo y la supervisión de un tutor/director profesional y trabajarás a partir de herramientas y conjuntos de datos de resolución empresarial real.



Ver más

Temario

Inteligencia de Negocio (BI) y el Análisis de Datos (5 ECTS) (obligatoria)
  • Necesidades de análisis de datos como herramienta de negocio
  • Nuevos paradigmas de data insights
  • Fuentes de información no estructurada. Big data y analítica de datos
  • Presentación del ecosistema del curso
  • Modelos de negocio y aplicaciones del análisis de datos
Data Science (5 ECTS) (obligatoria)
  • Introducción a la Data Science
  • Diferencias con el análisis estadístico tradicional
  • Data Management
  • Entorno regulatorio
  • Open Data
  • Infografías
Lenguajes y Herramientas para el Data Scientist (5 ECTS) (obligatoria)
  • Ecosistema y toolkit del data scientist
  • Introducción a R y Python
  • Introducción a SQL
Análisis de Datos: Métodos Estadísticos (10 ECTS) (obligatoria)
  • Análisis estadístico descriptivo
  • Probabilidad e inferencia
  • Herramientas estadísticas: R, Knime, SAS
  • Modelos de regresión
  • Inferencia estadística
  • Estimación
  • Contrastes de hipótesis
  • Lenguaje de programación: R
  • Visualización con R
  • Inferencia estadística con R
  • Estadística multivariante
  • Análisis de componentes principales (ACP)
  • Análisis de correspondencias (AC)
  • Análisis de proximidades (multidimensional scalling, MS)
Análisis de Datos: Machine Learning (10 ECTS) (obligatoria)
  • Técnicas de aprendizaje supervisado
  • Árboles de decisión, Random Forest
  • Modelos bayesianos
  • Clasificador por vectores de soporte (SVM)
  • Redes neuronales
  • Técnicas de aprendizaje no supervisado
  • Clusterización
  • Sistemas de recomendación
  • Algoritmos genéticos
  • Association rules
  • Análisis semántico y procesamiento del lenguaje natural
  • Algoritmos aproximados y stream mining
Visualización (5 ECTS) (obligatoria)
  • Metodologías de visualización y reporting
  • Visualización interactiva
  • Herramientas de visualización
  • Casos prácticos
Tecnologías y Arquitecturas Big Data (3 ECTS) (obligatoria)
  • Introducción a las arquitecturas tecnológicas de Big Data
  • Hadoop
  • Almacenamiento en HDFS
  • Introducción a MapReduce
  • Ecosistema Hadoop: Flume, Sqoop, Pig, Hive
  • Spark
  • Spark SQL: Procesamiento de datos estructurados
  • Spark Streaming: Procesamiento en tiempo real
  • Spark Mllib: Aprendizaje automático
  • Bases de datos NoSQL
Gestión de Proyectos en Contextos Big Data (2 ECTS) (obligatoria)
  • Gestión de proyectos Big Data
  • Casos prácticos
Proyecto (15 ECTS) Proyecto Final de Máster
El Proyecto Final de Máster (PFM) se conforma como el desarrollo, en grupo, de un caso de resolución empresarial real, que comporta la gestión del ciclo completo de vida del dato, incluyendo el diseño del proyecto y la obtención de valor, en forma de producto o servicio, considerando todos los aspectos necesarios para su puesta en explotación real. El PFM sirve para evaluar las competencias adquiridas durante el Máster, de forma integral, en un proyecto pedagógico que simula las características reales de una empresa, en que los alumnos dispondrán de tutorías técnicas y de negocio, por parte de UIC Barcelona y de la empresa involucrada. El PFM deberá entregarse en forma de memoria de proyecto y ser defendido ante un tribunal como entrega final.
Ver más

Destinatarios

Este máster encajará contigo si quieres orientarte hacia el Big Data y la Analítica de Datos. Está dirigido a profesionales provenientes de diferentes áreas de negocio y especializaciones: Marketing, Comunicación, Periodismo, Legal, Innovación, Finanzas, Recursos Humanos y Operaciones, entre otras.

Requisitos

Para el correcto aprovechamiento de las clases es necesario que los candidatos posean las siguientes competencias:

  • Análisis de datos y métodos estadísticos tradicionales

  • Conocimiento mínimo de programación y algorítmica (preferiblemente Java)

  • Conocimientos de bases de datos: bases de datos relacionales (SQL) y de sistemas operativos



Prueba de acceso

El proceso de admisión incluye una entrevista personal con el director responsable del programa formativo en la que se evaluarán y aclararán las dudas sobre las competencias y los requisitos.

Metodología

Las sesiones de formación se imparten en modalidad presencial, bajo metodologías de enseñanza learning by doing y resolución de casos prácticos, las cuales ayudarán al alumno a desarrollar las competencias necesarias para desenvolverse en entornos reales. Las clases combinan teoría y práctica, existiendo sesiones exclusivas de taller en el laboratorio habilitado con los recursos de Big Data necesarios.

Con el Proyecto de Fin de Máster el alumno integrará de forma efectiva todas las competencias adquiridas durante el Máster. Este proyecto se realiza con el apoyo de un tutor/director, más los interlocutores en las empresas colaboradoras, que ceden los datos precisos sobre los que aplicar los conocimientos adquiridos.

Idiomas en los que se imparte

Catalán, castellano y algunas asignaturas en inglés.

Horario/Turno

Viernes de 16h a 21h y sábados de 9h a 14h.

Plazas

30

Duración

Duración: 8 meses.
Calendario: de enero a octubre.

Objetivos

Entender el contexto de los proyectos Big Data y la transformación analítica de las organizaciones y sectores.

  • Aprender a extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos y alta variedad de fuentes.

  • Aprender el uso de la Analítica de Datos e integrarlo en el proceso de toma de decisiones.

  • Dominar el ciclo completo del dato: desde la adquisición y almacenado, el proceso y análisis, hasta la visualización y elaboración de dashboards.

  • Conocer y practicar la aplicación de métodos estadísticos y de Machine Learning.

  • Conocer y practicar las principales tecnologías y arquitecturas Big Data: Hadoop, Spark, MongoDB, Neo4J, etc.



Perspectivas laborales

Cuando finalices el programa, estarás preparado para ocupar los siguientes puestos y responsabilidades:
Data Scientist.
Consultor/analista en proyectos Big Data.
Director de proyectos Big Data.
Analista en proyectos de I+D.
Investigador.
Analista de datos.

Promociones

Descuentos

  • Miembros Alumni: 5 %

  • Empresas colaboradoras: 10 %



Precio

8.280 €
7.800 euros + 480 euros (derechos de inscripción) = 8.280 euros.

Sí, me interesa

conocer todos los detalles, precios, becas, fechas y plazas disponibles

Máster Executive en Big Data Science

Para contactar debes aceptar la política de privacidad
Enviando este formulario acepta recibir información periódica de Educaweb relacionada con estos cursos.
También te recomendamos estos cursos

Máster Executive en Big Data Science