Máster online
Duración : 9 Meses
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Objetivos
El plan de estudios del Máster en Big Data y Business Intelligence pretende dotar al alumno de los siguientes conocimientos y habilidades: Desarrollar habilidades avanzadas en análisis de datos y minería de datos. Dominar el uso de herramientas de análisis de datos y programación. Aprender técnicas de inteligencia de negocios y toma de decisiones estratégicas. Adquirir habilidades en liderazgo y gestión de proyectos. Desarrollar habilidades de comunicación y trabajo en equipo. Aplicar los conocimientos adquiridos en casos prácticos y proyectos reales.
A quién va dirigido
El Máster en Big Data y Business Intelligence está dirigido a: Profesionales del área de la informática y la tecnología de la información que deseen especializarse en el análisis de grandes volúmenes de datos y en la toma de decisiones basadas en datos. Profesionales del área de negocios que deseen mejorar su capacidad de análisis y toma de decisiones basadas en datos. Ingenieros, matemáticos y estadísticos que deseen especializarse en el análisis de datos y la toma de decisiones empresariales. Graduados universitarios en cualquier disciplina que deseen adquirir habilidades en el análisis de datos y la toma de decisiones empresariales. Profesionales que deseen emprender en el área de Big Data y Business Intelligence.
Requisitos
Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas Máster, los solicitantes deberán cumplir los siguientes 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 la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
Temario completo de este curso
BLOQUE 1. BIG DATA
Tema 1. Introducción al big data
Tema 2. Big data en proyectos
Tema 3. Metodologías ágiles
Tema 4. Inteligencia artificial
Tema 5. Casos de uso en la industria
BLOQUE 2. BUSINESS INTELLIGENCE
Tema 1. Introducción a la inteligencia de negocio
Tema 2. Sistemas de inteligencia de negocio
Tema 3. Diseño de informes, cuadros de mando y KPI
Tema 4. Fuentes de datos
Tema 5. Calidad del dato
BLOQUE 3. GESTIÓN DE DATOS
Tema 1. Open data
Tema 2. Gestión del dato
Tema 3. Privacidad de datos
Tema 4. Almacenamiento de datos
Tema 5. Estrategia y los datos
BLOQUE 4. PYTHON, CARTO, POWER BI Y GOOGLE DATA STUDIO
Tema 1. Interpretación de datos
Tema 2. Visualización interactiva con Python
Tema 3. Introducción a Carto
Tema 4. Microsoft Power BI
Tema 5. Google Data Studio
BLOQUE 5. BASES DE DATOS
Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Tecnología de bases de datos
Tema 4. Práctica de NoSQL. Mongodb
Tema 5. Práctica de NoSQL (Hbase)
Tema 6. Bases de datos para grafos
Tema 7. Bases de datos en cloud
BLOQUE 6. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS
Tema 1. Representación de datos
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
BLOQUE 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
BLOQUE 8. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMINTO 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
BLOQUE 9. PROJECT MANAGEMENT
Tema 1. Figura del project management
Tema 2. Gestión del equipo
Tema 4. Gestión de proyectos
BLOQUE 10. METODOLOGÍAS ÁGILES
Tema 1. Product management
Tema 2. Lean startup
Tema 3. Agile management