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Curso de Máster Universitario en Big Data Analityc - On Line

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A quién va dirigido: Titulados STEM (científicos, tecnólogos, ingenieros y matemáticos) con experiencia en el ámbito de las TIC que deseen reorientar su carrera profesional a este campo con el reto de crear valor a partir de la integración y análisis de los datos provenientes de las distintas funciones de negocio o medios externos. Ingenieros recién titulados en titulaciones afines a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), que deseen comenzar su carrera en el campo de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.

Temario completo de este curso

MÓDULO I. ESTRATEGIA DE EMPRESA (6 ECTS)
• Comprender, crear, comunicar y ofrecer valor.
• Oportunidades del mercado y propuesta de valor.
• Desarrollo del valor y de la marca.
• Marketing de servicios.

MÓDULO II. SISTEMAS DE GESTIÓN DE DATOS
E INFRAESTRUCTURAS (12 ECTS)
• Bases de datos relacionales y de nueva generación.
• Sistemas distribuidos, paralelización e infraestructuras Big data.
• Diseño de centros de computación y sistemas de altas prestaciones.
• Computación en la nube y sistemas de servicios en la Red.
• Aspectos legales, privacidad y protección de los datos en los sistemas y aplicaciones Big Data.

MÓDULO III. CREACIÓN DE EMPRESAS TECNOLÓGICAS
(6 ECTS)
• Definir y redactar un plan de empresa emprendedora para el desarrollo y comercialización de un producto innovador:
• Utilidad del plan de empresa.
• Estructura y contenidos de un plan de empresa.
• Estructura de financiación e inversores.
• Elaboración de un plan de empresa.

MÓDULO IV. ANÁLISIS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
(12 ECTS)
• Introducción a los procesos de descubrimiento de conocimiento a través del análisis de datos.
• Minería de datos y obtención de información.
• Análisis de contenidos multimedia.
• Modelos de extracción de patrones, clasificación y predicción en grandes volúmenes de datos.
• Aprendizaje automático en infraestructuras de altas prestaciones.

MÓDULO V. VISUALIZACIÓN DE DATOS (6 ECTS)
• Aplicaciones de decisión basadas en la explotación de grandes cantidades de datos.
• Técnicas y herramientas de visualización.
• Técnicas de visualización basadas en la interpretación y extracción de modelos analíticos.
• Analíticas visuales y procesos de toma de decisiones.
• Herramientas y soluciones de mercado.
• Proyectos integradores de sistemas de obtención de información en escenarios heterogéneos y globales.

MÓDULO VI. OPTATIVO: PROFESIONALIZANTE O INVESTIGADORA (12 ECTS)
En la rama profesionalizante:
• Realización de actividades relacionadas con los contenidos del Máster en empresa del Sector colaboradoras.
• Realización de una memoria sobre las Prácticas Profesionales realizadas en la empresa, en el que se aglutinen todos los conocimientos y casos prácticos desarrollados en la empresa.
En la rama investigadora:
• Métodos de investigación.
• Introducción y buenas prácticas en la redacción de trabajos de investigación.
• Desarrollo de una memoria de investigación sobre un caso práctico.
• Elaboración de un anteproyecto de tesis doctoral.

MÓDULO VII. TRABAJO FIN DE MÁSTER (6 ECTS)
Desarrollo de un caso de tratamiento de grandes volúmenes de datos que englobe todos los aspectos de un proceso de descubrimiento de información.

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Curso de Máster Universitario en Big Data Analityc - On Line

Curso Online

UEM POSTGRADOS

A quién va dirigido: Titulados STEM (científicos, tecnólogos, ingenieros y matemáticos) con experiencia en el ámbito de las TIC que deseen reorientar su carrera profesional a este campo con el reto de crear valor a partir de la integración y análisis de los datos provenientes de las distintas funciones de negocio o medios externos. Ingenieros recién titulados en titulaciones afines a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), que deseen comenzar su carrera en el campo de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.

6.000 €

Información adicional

Duración: 1 años

Temario completo de este curso

MÓDULO I. ESTRATEGIA DE EMPRESA (6 ECTS)
• Comprender, crear, comunicar y ofrecer valor.
• Oportunidades del mercado y propuesta de valor.
• Desarrollo del valor y de la marca.
• Marketing de servicios.

MÓDULO II. SISTEMAS DE GESTIÓN DE DATOS
E INFRAESTRUCTURAS (12 ECTS)
• Bases de datos relacionales y de nueva generación.
• Sistemas distribuidos, paralelización e infraestructuras Big data.
• Diseño de centros de computación y sistemas de altas prestaciones.
• Computación en la nube y sistemas de servicios en la Red.
• Aspectos legales, privacidad y protección de los datos en los sistemas y aplicaciones Big Data.

MÓDULO III. CREACIÓN DE EMPRESAS TECNOLÓGICAS
(6 ECTS)
• Definir y redactar un plan de empresa emprendedora para el desarrollo y comercialización de un producto innovador:
• Utilidad del plan de empresa.
• Estructura y contenidos de un plan de empresa.
• Estructura de financiación e inversores.
• Elaboración de un plan de empresa.

MÓDULO IV. ANÁLISIS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
(12 ECTS)
• Introducción a los procesos de descubrimiento de conocimiento a través del análisis de datos.
• Minería de datos y obtención de información.
• Análisis de contenidos multimedia.
• Modelos de extracción de patrones, clasificación y predicción en grandes volúmenes de datos.
• Aprendizaje automático en infraestructuras de altas prestaciones.

MÓDULO V. VISUALIZACIÓN DE DATOS (6 ECTS)
• Aplicaciones de decisión basadas en la explotación de grandes cantidades de datos.
• Técnicas y herramientas de visualización.
• Técnicas de visualización basadas en la interpretación y extracción de modelos analíticos.
• Analíticas visuales y procesos de toma de decisiones.
• Herramientas y soluciones de mercado.
• Proyectos integradores de sistemas de obtención de información en escenarios heterogéneos y globales.

MÓDULO VI. OPTATIVO: PROFESIONALIZANTE O INVESTIGADORA (12 ECTS)
En la rama profesionalizante:
• Realización de actividades relacionadas con los contenidos del Máster en empresa del Sector colaboradoras.
• Realización de una memoria sobre las Prácticas Profesionales realizadas en la empresa, en el que se aglutinen todos los conocimientos y casos prácticos desarrollados en la empresa.
En la rama investigadora:
• Métodos de investigación.
• Introducción y buenas prácticas en la redacción de trabajos de investigación.
• Desarrollo de una memoria de investigación sobre un caso práctico.
• Elaboración de un anteproyecto de tesis doctoral.

MÓDULO VII. TRABAJO FIN DE MÁSTER (6 ECTS)
Desarrollo de un caso de tratamiento de grandes volúmenes de datos que englobe todos los aspectos de un proceso de descubrimiento de información.

 
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