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Máster en Big Data y Business Intelligence

Máster en Big Data y Business Intelligence

MasterD Escuelas Profesionales

Máster semipresencial

Huesca y 23 más


Precio a consultar

Duración : 1 Año

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Huesca
Pamplona
Logroño
León
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Objetivos

Conocer las fases de un proyecto de Big Data. Conocer como aplicar el Big Data al marketing. Conocer los principales productos del Business Intelligence.

A quién va dirigido

A toda aquellas personas que quieran iniciarse en el mundo del Big Data, conocer el análisis de datos masivo y sus diferentes aplicaciones.

Requisitos

No es necesario cumplir con requisitos previos para realizar esta formación.

Temario completo de este curso

MÓDULO 1: CIENCIA DE DATOS

  • Inicialmente, aprenderás a utilizar el lenguaje estadístico R mediante su entorno de desarrollo RStudio para recolectar, presentar y caracterizar datos.
  • Dominarás conceptos como la inferencia estadística, los modelos de regresión y clasificación, etc. En resumen, serás capaz de realizar predicciones con los datos.


MÓDULO 2: HERRAMIENTAS BIG DATA

  • Una vez comprendidos todos los conceptos referentes a la Ciencia de Datos, vas a aprender a generar la estructura necesaria para realizar todos los análisis y predicciones aprendidas en el módulo anterior desde el marco de Apache Hadoop.
  • Spark, Python, Cloudera, MLlib (Machine Learning), BBDD NoSql, etc. son algunas de las tecnologías en las que te vamos a formar como un verdadero profesional.


Módulo 3: BUSINESS INTELLIGENCE

  • Para sumar herramientas a tus habilidades profesionales, te guiaremos hacia el dominio de la estrategia del dato viendo la diferencia entre herramientas ETL y ELT.
  • Ahondaremos en diferentes instrumentos MDM (Master Data Management) como Informatica Powercenter o Talend y aprenderás todos los conceptos necesarios sobre Business Intelligence y Data Analytics. En este punto, trabajarás de la mano de herramientas punteras en el sector como AWS.
  • Por otro lado, veremos las diferencias entre las diferentes estructuras Cloud (Iaas, Paas, Saas) visualizando diferentes proveedores como Amazon AWS, Microsoft Azure o Google GCP.
  • Finalmente, para cerrar el círculo entre el consumidor y el dato veremos PowerBrain, herramienta que permite cerrar la última fase del dato y ponerlo a disposición del consumidor en formato explotable.


MÓDULO 4: Trabajo de fin de máster.

  • Una vez terminados los módulos anteriores, pondrás en practica lo aprendido mediante un proyecto general que podrá formar parte de tu portfolio.
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