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Master en Big Data y Business Analytics.

Master en Big Data y Business Analytics.

CIFF - Universidad de Alcalá

Máster presencial

Madrid


8.900

Duración : 9 Meses

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Octubre 2017

Objetivos

El Máster en Big Data y Business Analytics proporciona al alumno una formación integral en Big Data que le permita diseñar proyectos e identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del Big Data puede aportar, incluyendo los conocimientos de las tecnologías y herramientas fundamentales en ese tipo de soluciones, y también los elementos regulatorios y de gestión de proyectos asociados. Los conocimientos y competencias técnicas adquiridas se contextualizan en casos aplicables a diferentes áreas del negocio. Los objetivos de aprendizaje del programa son los siguientes: Entender el business case de Big Data y saber aplicarlos a casos de negocio concretos. Saber manejar entornos de análisis de datos interactivos y aplicar librerías estadísticas y de análisis o aprendizaje automático para resolver problemas de data science. Entender el concepto de modelo predictivo y saber aplicarlo a casos prácticos de negocio. Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento escalables NoSQL y saber seleccionarlas y aplicarlas. Comprender y saber utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos. Saber utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop. Saber utilizar la Web of Data y la Web convencional para obtener datos útiles para el negocio. Desarrollar habilidades y aptitudes analíticas y de inteligencia de mercado. Saber diseñar métricas e indicadores útiles para el negocio basadas en datos y aplicarlos a diferentes áreas de la empresa. Saber organizar proyectos de Big Data e integrar los métodos y técnicas de minería de datos en ellos. Conocer las técnicas para el almacenamiento escalable de Big Data y su indexación para propósitos de búsqueda.

Temario completo de este curso

I.- INTRODUCCIÓN / BUSINESS CASE
  • Big Data: Conceptos, retos y oportunidades
  • Data Science Toolkit
  • Medición para el negocio
  • Aspectos legales y éticos del Big Data

II.- GESTIÓN DE PROYECTOS
  • Métodos Ágiles en Big Data (incl. teamwork)

III.- HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS
  • Entornos de data science
  • Programación estadística

IV.- TÉCNICAS DE ANÁLISIS
  • Aprendizaje automático
  • Aprendizaje estadístico
  • NLP y minería de texto
  • Análisis de Redes Sociales
  • Visualización de datos

V.- GESTIÓN DE DATOS
  • Bases de datos no convencionales

VI.- ADQUISICIÓN DE DATOS
  • La Web de los datos
  • Extractores de datos

VII.- PARALELIZACIÓN DE DATOS
  • Modelos de paralelización de datos
  • Gestión de datos paralelos

VIII.- MÓDULOS ESPECÍFICOS
  • Analítica Web
  • Customer Analytics: Marketing, Pricing y Redes Sociales

MÓDULOS DE ESPECIALIZACIÓNDe entre los siguientes módulos cada participante deberá cursar una de las especialidades para poder completar el programa.
ESPECIALIZACIÓN EN ARQUITECTURA BIG DATA
  • Modelos predictivos (casos)
  • Inteligencia de negocio y Minería de datos
  • Visualización avanzada de datos
  • Aprendizaje automático
  • Escalabilidad en almacenes de datos
  • Procesamiento de streams
  • Motores de indexación
  • Paralelización avanzada de datos
  • Adquisición avanzada de datos
  • Internet de las Cosas y Smart Cities

ESPECIALIZACIÓN EN ANALÍTICA FINANCIERA
  • Introducción a banca y finanzas para no financieros
  • Introducción a productos bancarios para no financieros – riesgo y retorno
  • Macroeconomía – Big Data, previsión e impactos
  • Métodos de Simulación y Montecarlo
  • Modelos Bayesianos y dinámicos con aplicaciones en Marketing financiero
  • Gestión de Riesgos Financieros a través de modelos y decisión basada en datos
  • Analítica de crédito retail y de empresas (Scoring, Rating, Vintage y Swap Analysis,…)
  • Analítica de modelos de Basilea y capital regulatorio (PD, LGD, EAD,…)
  • Conceptos avanzados de trade & investment en banca de inversión
  • Big data y sistemas de trading automático/algorítmico
  • Analítica de Riesgos de Mercado de Bolsa e Inversiones
  • Seminarios avanzados de Big Data financiero

ESPECIALIZACIÓN EN ANALÍTICA DE MARKETING
  • Herramientas y procesos analíticos de Marketing
  • El rol del CMO
  • Marketing Estratégico
  • El Plan de Marketing Omnicanal
  • Modelos de Pricing
  • Modelos de Elección del consumidor y Difusión de Nuevos Productos
  • Marketing Digital
  • Web Mining e Inteligencia de Negocio en Marketing
  • Rich Media Analytics
  • E-Commerce
  • Customer Relationship Management
  • Análisis de Redes Sociales
  • Seminarios Avanzados de Big Data Marketing

PROYECTO FIN DE MÁSTER
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