INESEM Business School Másteres Nebrija

Master Data Science y Análisis de Datos + 60 Créditos ECTS

INESEM Business School Másteres Nebrija
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    1.970 €
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    1500 Horas
  • Titulación:
    Titulación Propia Universitaria expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.

Presentación

El constante crecimiento de la información que se analiza en las empresas día a día y el desarrollo tan grande las tecnologías, hacen que conceptos como Data Science, Big Data, Analisis de datos estén cada vez mas presentes, sobre todo en el ámbito empresarial, haciendo que el papel de analista de datos ó data scientist sea cada vez más demandado y tenga una importancia muy grande en las empresas.
Con la realización de este máster podrás optar a trabajar en grandes empresas que tramiten grandes cantidades de datos diariamente y podrás realizar la planificación, análisis y extracción de conclusiones de estos datos para la mejora de las decisiones, a veces vitalmente importantes, que toma la empresa para la mejora de sus productos /ventas/herramientas y que pueden llegar a tomar el valor diferencial con la competencia.

Objetivos

- Aprender en qué consiste el Data Science y el Big Data.
- Saber manejar grandes volúmenes de información e interpretarla.
- Capacitar para la conversión de datos en productos o servicios.
- Desarrollar dashboards para la presentación de información.
- Conocer y aprender lenguajes de programación estadística.

Programa

MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL DATA SCIENCE
MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG.
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS.
MÓDULO 3. EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA EN DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
MÓDULO 5. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
MÓDULO 7. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
MÓDULO 8. DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI (BUSINESS INTELLIGENCE)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING
MÓDULO 9. PROYECTO FINAL

Salidas profesionales

Con la realización de este máster podrás optar a los siguientes puestos:
- Data Scientist
- Analista de datos
- Business Intelligence Administrator
- Gestor de infraestructuras de Big Data
- Business Analist
Y en general cualquier puesto que necesite el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones.

¡Infórmate ahora sin compromiso!

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