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Máster en Big Data y Analytics

Máster en Big Data y Analytics

INESDI Business Techschool

Máster online


7.500

Duración : 12 Meses

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Objetivos

El objetivo general del Máster en Big Data y Analytics es proporcionar los conocimientos necesarios para gestionar un proyecto de Big Data desde todas sus vertientes, empezando desde cómo identificar la oportunidad en una organización hasta qué se entrega a las áreas de negocio.

Temario completo de este curso

Previo al inicio del curso académico, hay un módulo introductorio para facilitar el manejo de la plataforma y establecer un rodaje al modelo de aprendizaje “on-line”.

Los módulos se agrupan en tres bloques conductores sobre los que pivota todo el programa, que son los siguientes:

  • Bloque 1.- Gerencia y almacenamiento. En este primer bloque, y tras el curso nivelador de Big Data, se introducen los conceptos claves de Big Data, así como sus principales tecnologías. Además, se identifican problemas legales que puedan surgir en un proyecto de Big Data, cuál es el mejor entorno en el que implantarlo y las tipologías de base de datos que podemos usar en función de los datos.
  • Bloque 2.- Proceso y análisis. En este bloque se aprende a explotar los datos para convertirlos en información. Se profundiza en las diferentes técnicas y soluciones de mercado para ser capaces de generar indicadores que el área de negocio pueda interpretar.
  • Bloque 3.- Visualización y negocio. En el último bloque, se estudian las maneras como conseguir que toda la organización confíe en los KPIs derivados del análisis de datos para así tomas las mejores decisiones para la empresa.

Adicionalmente, se desarrollarán 4 talleres prácticos voluntarios, donde el estudiante adquirirá una visión más práctica de los conceptos estudiados a lo largo de los diferentes módulos:

  • - Neo4j
  • - Watson
  • - Amazon
  • - QlikSense

Por último, el programa concluye con un Proyecto de Final de Máster donde el estudiante deberá aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del programa en un proyecto de una empresa real.

Bloque I: Gerencia y almacenamiento

  • Curso nivelador de Big Data
  • Gerencia del Big Data Analytics
  • Arquitectura Big Data
  • ETLs y ELTs
  • Data Lakes

Total ECTS 20

Bloque II: Procesos y análisis

  • Data Mining
  • Advancedanalytics: R y Python
  • Machine Learning

Total ECTS 15

Bloque III: Visualización y negocio

  • Data Governance
  • Técnicas de visualización
  • Herramientas de visualización de datos y autoservicio

Total ECTS 15

Proyecto Final de Máster – Think Digital Challenge

Total ECTS 10

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