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Máster en Big Data & Máster en Project Management

Máster en Big Data & Máster en Project Management

INSTITUTO EUROPEO DE ALTA DIRECCION

Máster online


1.400

Duración : 12 Meses

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Objetivos

Adquirir una comprensión completa de las herramientas, tecnologías y metodologías utilizadas en el análisis de Big Data y en la gestión de proyectos complejos. Desarrollar habilidades para identificar, recopilar, analizar y presentar grandes conjuntos de datos de manera efectiva y en tiempo real para tomar decisiones empresariales informadas. Aprender a liderar equipos de proyecto, comunicarse efectivamente y gestionar los recursos de manera eficiente para garantizar el éxito del proyecto. Desarrollar una comprensión profunda de los procesos de toma de decisiones, la gestión del cambio y la innovación empresarial para aplicarlos en proyectos de Big Data y proyectos en general. Prepararse para trabajar en roles de liderazgo en empresas de tecnología y proyectos de datos, incluyendo roles de gerencia de proyectos, gerencia de datos y gerencia de tecnología

A quién va dirigido

Dirigido a profesionales interesados en desarrollar habilidades en el ámbito del manejo de grandes volúmenes de datos y la gestión de proyectos en distintos sectores empresariales.

Requisitos

Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas formativos, 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 IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso.

Temario completo de este curso

TEMA 1. BIG DATA ANALYTICS

  • La relevancia del big data
  • Organización de proyectos de big data
  • Metodologías Agile + SCRUM
  • IA y machine learning
  • Casos de uso en la industria

TEMA 2. BUSINESS INTELLIGENCE

  • Business intelligence
  • BI solutions
  • KPI
  • Fuentes de datos
  • Calidad del dato

TEMA 3. DATA FOR DECISION-MAKING

  • Open Data
  • El gobierno del dato
  • Protección de datos
  • Diseño de almacenes de datos
  • Marketing data

TEMA 4. DATA VISUALIZATION

  • Interpretación de datos
  • Python
  • Carto
  • Power BI
  • Google Data Studio

TEMA 5. DATA BASE

  • Fundamentos de bases de datos
  • Tecnología de bases de datos
  • Práctica de SQP (MYSQL)
  • Práctica de NOSQL. MongoDB
  • Práctica de NOSQL (Hbase)
  • Bases de datos para grafos
  • Cloud

TEMA 6. DATA ANALYSIS

  • Estadística
  • Medidas
  • Regresión y correlación
  • Probabilidad
  • Distribuciones
  • Intervalos de confianza
  • Introducción a los contrastes de hipótesis
  • Estadística con R

TEMA 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  • Introducción al análisis de datos con Python
  • Introducción al machine learning
  • Machine learning supervisado
  • Machine learning no supervisado
  • Reinforcement learning
  • Fundamentos de deep learning

TEMA 8. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA

  • Apache Hadoop
  • El ecosistema Hadoop
  • Apache Spark
  • Tecnologías para streaming
  • Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud

TEMA 9. BUSINESS PLAN

  • Cultura corporativa
  • Plan estratégico
  • Business model
  • Análisis estratégico
  • Plan de aplicación y medición

TEMA 10. PROJECT MANAGEMENT

  • Fundamento del project management
  • Gestión del equipo
  • Gestión de los recursos
  • Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

TEMA 11. DECISION MAKING

  • Definición del problema
  • Selección de criterios y técnicas
  • Desarrollo de alternativas
  • Análisis
  • Decisión
  • Plan de acción
  • Ejemplos de problema

TEMA 12. LEAN STARTUP Y AGILE MANAGEMENT

  • Product management
  • Lean startup
  • Agile management

TEMA 13. QUALITY ASSESSMENT

  • Quality management system
  • La estrategia de calidad de las empresas
  • Plan de calidad para procesos
  • Medición y control de la calidad
  • Kaizen: mejora continua
  • Política de calidad y medioambiente en la empresa
  • Normas ISO de calidad y medioambiente

TEMA 14. OPERATIONS MANAGEMENT

  • Strategy
  • Visión estratégica de la dirección de operaciones
  • Supply management
  • Product management
  • Operations management
  • Organización de procesos
  • Planificación y control de operaciones
  • El factor humano en la dirección de operaciones

TEMA 15. LIDERANDO EQUIPOS

  • Dirección global y estratégica
  • Comunicación estratégica
  • Análisis del sector
  • Responsabilidad empresarial
  • Adaptabilidad del factor humano
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