Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science (Online)

INESEM Business School

Máster y Postgrado

A distancia / Online.

600 horas.

Todo el año

1.395 €/curso

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  • Con el Máster en Business Intelligence & Big Data en la especialidad de ciencias de datos, te formarás en las principales técnicas y herramientas de análisis de datos y Business Intelligence para la toma de decisiones empresariales. Aprenderás a explotar los datos masivos y visualizar los resultados mediante la programación en Python y R. Serás capaz de aplicar inteligencia competitiva para toma de decisiones estratégicas y optimización de campañas de marketing.

    Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales
  • Requisitos

    El Máster en Business Intelligence & Big Data. Data Science está dirigido a los profesionales de cualquier sector que quieran adquirir o afianzar conocimientos en torno a las tecnologías de análisis y explotación de datos. Se trata de una acción formativa idónea para ampliar oportunidades profesionales en un sector cada vez más demandado.



  • MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    MÓDULO 2. TECNOLOGÍAS PARA 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 ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

    MÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLSIS 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 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. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE ANALYTICS A DIARIO

    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. 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 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER
  • Convocatorias

    Inicio: Todo el año
 

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