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Máster en Big Data y Business Analytics (Presencial/Streaming)

Máster en Big Data y Business Analytics (Presencial/Streaming)

ESESA IMF Málaga

Máster presencial

Málaga

Descuento Lectiva
16.000 € 7.600

Duración : 8 Meses

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Málaga

Objetivos

El programa tiene como objetivo fundamental que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecno-logía, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible. Después de la realización de este programa el participante será capaz de: - Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos. - Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización. - Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de pro gramación estadística. - Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos. - Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming, y conocer cuándo utilizar unas u otras.

A quién va dirigido

El máster está dirigido tanto a profesionales como a recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes. Perfiles a los que puede interesar este programa: o Informáticos, o profesionales con ingenierías afines que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI. o Graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias y adquirir nuevas capacidades analíticas en este ámbito. o Graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio.

Requisitos

No existen requisitos específicos para el acceso a este programa pero es necesario que el candidato supere el proceso de admisión.

Temario completo de este curso

ESTRUCTURA DEL PROGRAMA
La estructura del Máster en Big Data y Business Analytics en Málaga se conforma de las siguientes áreas, a las que hay que añadir las horas dedicadas a formación en habilidades y competencias:
ÁREA 1: Fundamentos tecnológicos para el tratamiendo de datos.
  • Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
  • Fundamentos de programación con Python.
  • Fundamentos de bases de datos relacionales.
  • Fundamentos de tecnologías de Internet.
  • Compartir datos, código y recursos en repositorios.
  • Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.

ÁREA 2: Modelos y aprendizaje estadísticos.
  • Lenguaje R y tratamiento de datos.
  • Análisis exploratorio de datos.
  • Probabilidad e Inferencia estadística.
  • Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
  • Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
  • GLMS y series temporales.

ÁREA 3: Aprendizaje automático aplicado.
  • Introducción al aprendizaje automático.
  • Modelos supervisados.
  • Modelos no supervisados.
  • Ingeniería de características y selección de modelos.
  • Modelos conexionistas.
  • Reglas de asociación y market basket analysis.
ÁREA 4: Minería de texto y procesamiento del lenguaje natural (PLN).
  • Introducción histórica y tecnológica.
  • Herramientas pln I: NLTK.
  • Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
  • Text mining I: clustering.
  • Text mining II: sentimiento y temas.
  • Otras aplicaciones y técnicas de PLN.

ÁREA 5: Business Inteligence y visualización.
  • Introducción al Business Inteligence.
  • Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
  • Herramientas de extracción, transformación y carga.
  • Aplicaciones de Business Intelegence.
  • Fundamentos de visualización de datos.
  • Herramientas de visualización.

ÁREA 6: Infraestructura de Big Data.
  • Procesamiento de datos con Hadoop.
  • Herramientas Hadoop.
  • Procesamiento de datos con Spark.
  • Arquitecturas de streaming.
  • Componentes de arquitecturas de streaming.
  • Plataformas y Apis en la nube

ÁREA 7: Almacenamiento e integración de datos.
  • Bases de datos no convencionales.
  • Modelos de base de datos basados en documentos.
  • Modelos de base de datos basados en columnas.
  • Modelos de base de datos basados en grafos.
  • Modelos de base de datos basados en clave-valor.
  • Adquisición de datos.

ÁREA 8: Valor y contexto de la analítica big data.
  • El business case de Big Data.
  • Proyectos de Big Data.
  • Aplicaciones analíticas por sectores.
  • Tecnologías emergentes en analítica.
  • Gestión de equipos y métodos ágiles.
  • Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.

ÁREA 9: Aplicaciones analíticas.
  • Caso de estudio de analítica escalable.
  • Caso de estudio de analítica en redes sociales.
  • Caso de estudio en Internet Of Things.
  • Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
  • Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
  • Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.

ÁREA 10: Trabajo fin de máster.
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