Máster online
Duración : 9 Meses
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.
Objetivos
Adquirir conocimientos sólidos en análisis de datos para poder llevar a cabo proyectos de Big Data con éxito. Aprender las herramientas y técnicas de programación necesarias para trabajar con grandes volúmenes de datos y analizarlos de manera eficiente. Desarrollar habilidades para la toma de decisiones basadas en datos, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las empresas. Conocer las diferentes fuentes de datos disponibles y aprender a trabajar con ellas para extraer información valiosa y relevante. Desarrollar la capacidad de comunicar resultados de manera efectiva a diferentes audiencias, desde expertos en datos hasta gerentes y directivos de la empresa.
A quién va dirigido
Profesionales y graduados interesados en la gestión y análisis de grandes conjuntos de datos, así como en el desarrollo de estrategias y técnicas para su explotación en el ámbito empresarial.
Requisitos
Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
Temario completo de este curso
MÓDULO 1. BIG DATA & ANALYTICS
Tema 1. La relevancia del big data
Tema 2. Organización de proyectos de big data
Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
Tema 4. IA y machine learning
Tema 5. Casos de uso en la industria
MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE
Tema 1. Business intelligence
Tema 2. BI solutions
Tema 3. KPI
Tema 4. Fuentes de datos
Tema 5. Calidad del dato
MÓDULO 3. DATA FOR DECISION-MAKING
Tema 1. Open Data
Tema 2. El gobierno del dato
Tema 3. Protección de datos
Tema 4. Diseño de almacenes de datos
Tema 5. Marketing data
MÓDULO 4. DATA VISUALIZATION
Tema 1. Interpretación de datos
Tema 2. Python
Tema 3. Carto
Tema 4. Power BI
Tema 5. Google Data Studio
MÓDULO 5. DATA BASE
Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Tecnología de bases de datos
Tema 3. Práctica de SQP (MYSQL)
Tema 4. Práctica de NOSQL (MongoDB)
Tema 5. Práctica de NOSQL (Hbase)
Tema 6. Bases de datos para grafos
Tema 7. Cloud
MÓDULO 6. DATA ANALYSIS
Tema 1. Estadística
Tema 2. Medidas
Tema 3. Regresión y correlación
Tema 4. Probabilidad
Tema 5. Distribuciones
Tema 6. Intervalos de confianza
Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
Tema 8. Estadística con R
MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
Tema 2. Introducción al machine learning
Tema 3. Machine learning supervisado
Tema 4. Machine learning no supervisado
Tema 5. Reinforcement learning
Tema 6. Fundamentos de deep learning
MÓDULO 8. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA
Tema 1. Apache Hadoop
Tema 2. El ecosistema Hadoop
Tema 3. Apache Spark
Tema 4. Tecnologías para streaming
Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud