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Máster en Especialización en Análisis y minería de datos-

Máster Online

UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA

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Resumen

La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (business intelligence, business analytics, data science, big data), es actualmente la mayor área de demanda de profesionales cualificados, la mayor fuente de inversión de las empresas en sistemas de información y la mayor causa de creación de negocios de productos y servicios en todo el mundo. La especialidad de Análisis y minería de datos proporciona al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, dentro del marco académico de data science aplicado a los negocios y las organizaciones

Objetivos: De acuerdo con las tendencias actuales en formación universitaria y con la experiencia de la UOC en programas virtuales, los objetivos del programa se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante el uso de casos de negocio, métodos y herramientas de trabajo.

Requisitos: No se precisa titulación previa.

A quién va dirigido: El espacio de conocimiento y aplicación de la inteligencia de negocio y el análisis de datos es, por definición, un ámbito híbrido en el que conviven perfiles de entrada y de salida muy diferentes. También es muy distinta la organización de las competencias y responsabilidades sobre inteligencia de negocio dentro de las empresas y organizaciones de todo tipo. Esta especialidad está diseñada para estudiantes o profesionales de cualquier clase de formación que requieren una inmersión rápida en los principales conceptos, usos y herramientas de la inteligencia de negocio y los big data.

Fraccionamiento del pago en cuotas.

Temario completo de este curso

Análisis y minería de datos (12 créditos)

Esta especialidad está dirigida a proporcionar al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, dentro del marco científico de data science aplicado a los negocios y las organizaciones.

  • A5. Minería de datos (4 créditos)

    En esta asignatura el estudiante trabaja con modelos teóricos, casos prácticos y herramientas estadísticas los procesos de definición de problemas, preparación de datos y exploración, así como los principales conceptos de la estadística clásica: correlaciones, regresiones lineales, reducción de la dimensionalidad, etc.

    El estudiante recibe una formación y práctica sólidas en la utilización de la herramienta R, un estándar de facto del mercado.

  • A6. Business analytics: modelos y algoritmos (4 créditos)

    La asignatura presenta los conceptos y tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación y las metodologías y estándares profesionales y científicos que se usan en analítica de negocio.

    En esta asignatura el estudiante trabaja principalmente con R, aunque pueden realizarse ejercicios con otras herramientas (Excel, QlikView)

  • A7. Fundamentos de data science: nuevas tendencias en minería de datos (4 créditos)

    En esta asignatura, el estudiante se introduce en las nuevas tendencias de analítica de negocio basadas en los principios, casos y herramientas de la visualización de datos. Asimismo, se exploran diferentes fuentes de información: minería web, minería de texto, exploración de opiniones y sentimientos o análisis de redes sociales, entre otras.

    El estudiante trabaja sobre casos prácticos de uso con diferentes herramientas, tales como R, incluyendo las librerías GGPLOT2 y GGMAP, así como D3.js.

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La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (business intelligence, business analytics, data science, big data), es actualmente la mayor área de demanda de profesionales cualificados, la mayor fuente de inversión de las empresas en sistemas de información y la mayor causa de creación de negocios de productos y servicios en todo el mundo. La especialidad de Análisis y minería de datos proporciona al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, dentro del marco académico de data science aplicado a los negocios y las organizaciones

Objetivos: De acuerdo con las tendencias actuales en formación universitaria y con la experiencia de la UOC en programas virtuales, los objetivos del programa se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante el uso de casos de negocio, métodos y herramientas de trabajo.

Requisitos: No se precisa titulación previa.

A quién va dirigido: El espacio de conocimiento y aplicación de la inteligencia de negocio y el análisis de datos es, por definición, un ámbito híbrido en el que conviven perfiles de entrada y de salida muy diferentes. También es muy distinta la organización de las competencias y responsabilidades sobre inteligencia de negocio dentro de las empresas y organizaciones de todo tipo. Esta especialidad está diseñada para estudiantes o profesionales de cualquier clase de formación que requieren una inmersión rápida en los principales conceptos, usos y herramientas de la inteligencia de negocio y los big data.

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Análisis y minería de datos (12 créditos)

Esta especialidad está dirigida a proporcionar al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, dentro del marco científico de data science aplicado a los negocios y las organizaciones.

  • A5. Minería de datos (4 créditos)

    En esta asignatura el estudiante trabaja con modelos teóricos, casos prácticos y herramientas estadísticas los procesos de definición de problemas, preparación de datos y exploración, así como los principales conceptos de la estadística clásica: correlaciones, regresiones lineales, reducción de la dimensionalidad, etc.

    El estudiante recibe una formación y práctica sólidas en la utilización de la herramienta R, un estándar de facto del mercado.

  • A6. Business analytics: modelos y algoritmos (4 créditos)

    La asignatura presenta los conceptos y tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación y las metodologías y estándares profesionales y científicos que se usan en analítica de negocio.

    En esta asignatura el estudiante trabaja principalmente con R, aunque pueden realizarse ejercicios con otras herramientas (Excel, QlikView)

  • A7. Fundamentos de data science: nuevas tendencias en minería de datos (4 créditos)

    En esta asignatura, el estudiante se introduce en las nuevas tendencias de analítica de negocio basadas en los principios, casos y herramientas de la visualización de datos. Asimismo, se exploran diferentes fuentes de información: minería web, minería de texto, exploración de opiniones y sentimientos o análisis de redes sociales, entre otras.

    El estudiante trabaja sobre casos prácticos de uso con diferentes herramientas, tales como R, incluyendo las librerías GGPLOT2 y GGMAP, así como D3.js.

 
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