Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: ...

Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data

Escuela de Negocios y Dirección

Máster online

Precio Lectiva

7.500 € 3.225  Descuento Lectiva

Duración : 2 Semestres

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Objetivos

El Objetivo del Máster Oficial en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data, es el de dotar al alumno de los conocimientos teóricos y prácticos que le permitan llevar a cabo un proyecto empresarial que conlleve las transformación de los datos en información útil, a través de las tecnologías, técnicas y herramientas que lo permiten.

A quién va dirigido

Preferiflemente a titulados de ingenierías de telecomunicaciones, de informática, estadistas, matemáticos y físicos que quieran desarrollarse profesionalmente como científicos de datos.

Requisitos

Preferiblemente se aconseja tener un Título universitario oficial de ingenieros/graduados en informática, telecomunicaciones e industriales y, licenciados/graduados en matemáticas, física y estadística.

Temario completo de este curso

A1. Fundamentos del estudios de análisis de Datos
  • Introducción al concepto de análisis de datos y Big Data
  • Aplicaciones básicas del análisis de datos y Big Data
  • Principales entornos de desarrollo
  • El Big Data en el ámbito social y empresarial
  • Implicaciones legales y éticas
A2. Técnicas y análisis de datos
  • Introducción al análisis de datos
  • Análisis de datos en una variable
  • Análisis de datos en múltiples variables
  • Métodos de optimización
  • El proceso de aprendizaje automático
A3. Técnicas avanzadas de análisis de datos
  • Minería de datos
  • Métodos aplicados de análisis de datos
  • Técnicas y herramientas software
  • Algoritmos de regresión
  • Algoritmos de clasificación
  • Algoritmos de clustering
  • Algoritmos de reducción de dimensionalidad
A4. Técnicas de programación
  • Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos.
  • Métodos de almacenamiento y toma adquisición de datos
  • Procesamiento de datos
  • Python para análisis de datos
  • R para análisis de datos
A5. Tecnología de almacenamiento de datos
  • Introducción a las aplicaciones del Big Data
  • Bases de datos para entornos analíticos
  • Algoritmos para el procesamiento de grandes volúmenes de datos
  • Ecosistema Hadoop
  • Apache Spark

A6. Diseño y Programación de herramientas Analíticas (Itinerario I)

  • Diseño de herramientas analíticas algoritmos específicos
  • Programación y optimización de herramientas
A7. Técnicas de Programación Avanzadas (Itinerario I)
  • Técnicas avanzadas para la programación de análisis estadístico
  • Estructuras de datos
  • Optimización y verificación de resultados para la toma de decisiones
  • Redes neuronales
  • Deep Learning
  • Tensorflow
A8. Plataformas Avanzadas de desarrollo (Itinerario I)
  • Principales plataformas de desarrollo
  • Programación desde lenguajes de alto nivel
  • Desarrollo de aplicaciones
  • SAS
  • Azure ML, IBM Watson
A9. Soporte de Aprovisionamiento (Itinerario II)
  • Tecnologías de adquisición de datos
  • Herramientos de almacenamiento NoSQL
  • Frameworks de procesamiento
A10. Exploración, Visualización y Comunicación de datos (Itinerario II)
  • Herramientas de visualización de datos
  • Generación de informes
  • Diseño y programación de cuadros de mando
A11. Aplicaciones de Análisis (Itinerario II)
  • Algoritmos para análisis de datos en entornos de aplicación
  • Herramientas específicas en función del entorno de aplicación (empresarial, ciencias de la salud, industrial, etc)
Trabajo fin de Máster
Prácticas en Empresas.
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