Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data
Universidad Europea Miguel de Cervantes UEMCMáster a distancia
5.100 €
Duración : 2 Semestres
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Objetivos
Uno de los principales objetivos es que los alumnos adquieran una visión multidisplicinar del rol del científico de datos; que domine técnicas avanzadas de estadística, de programación, informática y conocimiento de arquitectura de datos.
A quién va dirigido
Este Máster va dirigido a personas que quieran desarrollarse profesionalmente como Científicos de Datos y que posean una carrera universitaria en Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Informática, Ingeniería de la Organización Industrial o Estadística.
Requisitos
Acceso directo para los titulados en: - Ingeniería Informática - Ingeniería en Telecomunicaciones - Ingeniería Industrial - Ingeniería Electrónica - Graduado/Licenciado en Física - Graduado/Licenciado en Estadística - Graduado/Licenciado en Matemáticas Podrán acceder otros titulados universitarios si acreditan formación o experiencia en Desarrollo de software, Manejo de sistemas de gestión de datos, Trabajo con sistemas informáticos.
Temario completo de este curso
- FUNDAMENTOS BÁSICOS EN EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción: Introducción a la ciencia de datos y al aprendizaje automático.
- Aprendizaje supervisado y no supervisado.
- La función de costes.
- Problemas de clasificación: Descripción de los modelos de clasificación.
- Evaluación de modelos: Herramientas de evaluación y valoración de modelos.
- Problemas de gran tamaño.
- TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- Combinatoria.
- Probabilidad.
- Variable aleatoria discreta.
- Variable aleatoria continua.
- Estadística descriptiva.
- Muestreo e inferencia estadística.
- Contraste de hipótesis.
- TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- Fundamentos de Machine Learning.
- Regularización.
- Selección de características.
- Extracción de características.
- Árboles de clasificación y regresión.
- Métodos de ensembles.
- Máquinas de vectores soporte.
- Métodos kernel.
- TÉCNICAS DE PROGRAMACIÓN
- Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos
- Métodos de almacenamiento y toma adquisición de datos
- Procesamiento de datos
- Python para análisis de datos
- R para análisis de datos
- TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO DE DATOS
- Introducción a la tecnología de almacenamiento de datos.
- MongoDB.
- Apache Cassandra.
- Apache Hadoop.
- Apache Spark: Fundamentos y Spark SQL.
- Apache Spark: SparkStreaming
- TECNICAS DE DESARROLLO AVANZADO DE APLICACIONES BIG DATA
- Flujo de datos.
- Web scraping.
- Exploración y limpieza de datos.
- Redes neuronales.
- Redes neuronales convolucionales.
- Redes neuronales avanzadas.
- Desarrollo de herramientas de análisis de datos.
- EXPLORACIÓN, VISUALIZACIÓN Y COMUNICACIÓN DE DATOS
- Herramientas de visualización de datos
- Generación de informes
- Diseño y programación de cuadros de mando
- PLATAFORMAS AVANZADAS DE DESARROLLO
- Introducción a la computación en la nube. Azure.
- Almacenamiento de datos. Data Lake.
- Azure Machine Learning Studio.
- Servicios cognitivos de Azure.
- Integración de datos. Data Factory.
- Procesamiento de datos. Databricks.
- MLOps.
- GESTIÓN DE PROYECTOS
- Introducción a la gestión de proyectos
- Fases genéricas de un proyecto
- Planificación y programación de proyectos
- Formulación y solución del problema
- Definición de la misión, los objetivos y alcance del proyecto
- Estimación del tiempo del proyecto
- Estimación y programación de recursos materiales y humanos
- Estimación de costos del proyecto
- Planificación de las adquisiciones
- Cuaderno de notas, Seguimiento y Control del proyecto
- Gestión de la Calidad del proyecto
- TRABAJO FIN DE MÁSTER
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6.900 €