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Posgrado en Big Data

Posgrado en Big Data

INSTITUTO EUROPEO DE ALTA DIRECCION

Postgrado online


2.400

Duración : 6 Meses

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Objetivos

- Formar a los estudiantes en las técnicas y herramientas más avanzadas de Big Data, para que puedan diseñar, implementar y administrar soluciones innovadoras de análisis de datos. - Proporcionar una comprensión profunda del ecosistema de Big Data, incluyendo las tecnologías, los procesos y los modelos de negocio, para que los estudiantes puedan identificar oportunidades y desafíos en la toma de decisiones empresariales. - Capacitar a los estudiantes para que sean líderes en el uso de técnicas y herramientas de Big Data, y para que sean capaces de colaborar con equipos interdisciplinarios para llevar a cabo proyectos de análisis de datos complejos en diferentes ámbitos empresariales.

A quién va dirigido

A todos aquellos que cumplan con los requisitos y deseen obtener una capacitación en esta área.

Requisitos

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 particular.

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. DATA FOR DECISION-MAKING

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

TEMA 3. DATA VISUALIZATION

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

TEMA 4. 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 5. DATA ANALYSIS

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

TEMA 6. 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
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