Máster en Gestión y Analítica Avanzada de Datos, Big Data e IA
Instituto de Estudios Cajasol S. L.U.Máster presencial
Tomares (Sevilla)
12.300 €
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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Fecha inicio
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 basica
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 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 relaciones: introducción y modelos de datos
Modelos de datos no SQL (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: Story telling
Sesión Vendor: Qlik
X: Analitica de datos
Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión , etc.
Maching 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: Saleforce
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 €