Máster en Gestión y Analítica Avanzada de Datos, Big Data e IA
Instituto de Estudios Cajasol S. L.U.Máster presencial
Tomares (Sevilla)
12.915 €
Duración : 1 Año
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
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Objetivos
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos. Aprender sobre cómo trabajar con grandes cantidades de información (Big Data), cómo mantenerla segura y organizada (Gestión de Datos), cómo tomar decisiones inteligentes a partir de esos datos (Analítica de Datos), y cómo utilizar la inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras (IA).
A quién va dirigido
Este Máster está diseñado para potenciar el desarrollo formativo de alumnos con distintas titulaciones: Ingeniería informática, Industrial y de Telecomunicaciones, Matemáticas y Administración y dirección de empresas.
Temario completo de este curso
I: Apertura e Introducción ciencia de datos
- Fundamento de la ciencia de datos: definición y conceptos
- Aplicaciones en diferentes industrias
- Selección y asignación de proyectos
II: Arquitectura de big data
- Definición y característica Big Data
- Plataformas y tecnologías de procesamiento
- Proyecto Máster y creación entorno
III: Sistema de almacenamientos
- Bases de datos relacionales: Diseño y estructura
- Bases de datos no relacionales (NoSQL): Conceptos y casos de uso
- Almacenamiento distribuido: HDFS
- Almacenamiento en la nube: proveedores y servicios
- Experto: Sesión con Oracle
- Experto: Cloudera
- Experto: Snowflake
- TFM: revisión de las actividades
IV: Procesamiento del dato
- Introducción al SQL: sintaxis básica
- Introducción a Python: sintaxis básica y librerías
- Introducción al R: sintaxis básica
- MapReduce y Apache Hadoop
- Procesamiento en tiempo real y por lotes: Spark y Kafka
- TFM: revisión de las actividades
V: Seguridad del dato
- Fundamentos de seguridad de datos: Confidencialidad, integridad y disponibilidad
- Amenazas y vulnerabilidades
- Gestión de identidades y encriptación de datos
VI: Cloud Computing
- Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: AWS
- Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Google
- Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Azure Microsoft
- Experto: Sesión con Google
- Experto: Sesión Oracle
- Experto: Sesión con AWS
VII: Modelo de datos
- Diseño de Bases de datos relacionales: introducción y modelos de datos
- Modelos de datos NoSQL (documentos, etc.)
- Sesión vendor: Denodo (virtualización)
VIII: Gobierno del Dato
- Marco de gobierno de dato: Políticas y procedimientos
- Gestión del Cambio
- Data Quality
- Privacidad de los datos y GDPR
- IA. Introducción normativa y Data Ethics
- Herramientas de Gobierno del Dato
- Gobierno de la IA
- Sesión Vendor: IBM
IX: Visualización del Dato
- Principios de diseño de información
- Tipos de gráficos y visualizaciones, y grafos
- Herramientas de visualización: PowerBI, Tableau, Qlik, ..
- Usabilidad de la presentación: Storytelling
- Sesión Vendor: Qlik
X: Analitica de datos
- Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión, etc.
- Machine Learning: Supervisado, no supervisado y reforzado
- Desarrollo de modelos y evaluación
- Caso práctico de ML
- Sesión Vendor: Google
- Sesión Vendor: Adobe
XI: Experiencia de Cliente y Marketing
- Experiencia de Clientes: Visión 360
- Caso de usos de la industria: CaixaBank
- Sesión Vendor: Salesforce
XII: Inteligencia Artificial
- Definición y aplicaciones de IA
- Casos de la industria
- Sesión Experto: Microsoft
- TFM: revisión de las actividades
- Curso de preparación al Examen de Certificación de Cambridge
Bloque XIII: Recapitulación y cierre.
15.400 € 10.780 €