Master Oficial Universitario en Big Data (Virtual)
Euroinnova International Online Education Institución privada
Duración:1500 Horas
Tipo:Maestrías
Modalidad:Virtual
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Resumen salidas profesionales
Actualmente, en muchos ámbitos multisectoriales, la creciente cantidad de datos y el auge del Internet de las cosas (IoT) presentan la necesidad de analizar y procesar toda esta información para la mejora y adecuación de las estrategias de negocio de las empresas. Además, todas las empresas buscan la reducción de sus costes y mediante la aplicación de las técnicas adecuadas de Big Data este objetivo puede cumplirse. A través del Big Data las organizaciones pueden convertir grandes cantidades de datos en información relevante para crear nuevos productos, customizar servicios según las preferencias del cliente, conocer los hábitos de los consumidores, optimizar procesos internos o solucionar problemas, por ejemplo. Con este Máster podrás conocer y comprender todos los detalles y objetivos de un proyecto de Big Data y te otorgará la posibilidad de trabajar en proyectos donde se busca la mejor solución sin dejar de lado la escalabilidad de los datos y la seguridad de éstos. Podrás extraer la información de una forma óptima y podrás tomar decisiones estratégicas dentro de las empresas. Se trata de una materia y un área de profesionalización en auge, en la que la rapidez y la actualización de la formación son un factor de diferenciación entre los trabajadores de una empresa.
Objetivos
Los principales objetivos de este Máster Oficial Universitario en Big Data son:
- Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data.
- Conocer las herramientas existentes y su uso para analizar y explotar datos masivos.
- Explotar datos y visualizar resultados a través de técnica de Data Science.
- Comprender y utilizar la programación estadística con R y Python.
- Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente.
- Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics.
- Aplicar los conocimientos de Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure.
Salidas profesionales
Con este Máster de Big Data podrás analizar grandes volúmenes de datos y poder aplicarlos a cualquier sector para poder adecuar el desarrollo empresarial de cualquier organización, haciendo posible la adaptación y mejora al mercado y su consecuente. También podrás explotar todo el volumen de datos a través de programación en R y en Python. Aprenderás a aplicar todos los conocimientos en Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure. Su superación dará derecho a la obtención del correspondiente Título Oficial de Máster, el cual puede habilitar para la realización de la Tesis Doctoral y obtención del título de Doctor/a.
A quién va dirigido
El Máster de Big Data puede aplicarse a muchos sectores y perfiles, por lo que es ideal para aquellas personas que quieran conocer en qué consiste el Big Data, como pueden aplicarlo en distintos ámbitos con el objetivo de mejorar su carrera profesional y con qué herramientas se puede llevar a cabo dichos análisis de procesamiento de grandes volúmenes de datos.
MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
- UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
- UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
- UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
- UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
- UNIDAD DIDÁCTICA 8.DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
- UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
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. TECNOLOGÍAS APLICADAS A BUSINESS INTELLIGENCE
- UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
- UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
- UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
- UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI
- UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU
- UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA
- 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 5. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
- UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
MÓDULO 6. 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 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
- UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
- UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
- UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
- UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
- UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
- UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
- UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
MÓDULO 8. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0
- UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS
- UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMUNICACIONES SEGURAS: SEGURIDAD POR NIVELES
- UNIDAD DIDÁCTICA 3. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS
- UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES
- UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD
- UNIDAD DIDÁCTICA 6. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
- UNIDAD DIDÁCTICA 7. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
MÓDULO 9.
- PROYECTO FIN DE MÁSTER
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