Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos (Online)

Máster y Postgrado

  

A distancia / Online

  

Todo el año

  

1.500 horas

  

Descripción

Con la realización del Master en Análisis y Visualización de Datos Masivoss te sumergirás en un sector laboral con un crecimiento exponencial en la actualidad gracias al auge del Big Data y el Business Intelligence en el análisis y visualización de datos en las empresas y su aplicación para la toma de decisiones estratégicas dentro de ellas. Hoy en día la cantidad de datos disponibles es inmensa y poder analizar y visualizar correctamente dichos datos se convierte en un aspecto esencial.

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales

Requisitos

El Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos está pensado para personas con gran interés en el análisis de información para tomar decisiones correctas y estratégicas dentro de las empresas. Es un sector que actualmente tiene más oferta que demanda y el futuro es muy prometedor por lo que es ideal tanto para recién graduados que estén buscando un puesto laboral con futuro como para profesionales que quieran seguir actualizándose y no quedarse atrás respecto a las nuevas tendencias tecnológicas.

Temario


MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 5. 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. 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 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. BUSINESS INTELLIGENCE, CUADROS DE MANDO Y DASHBOARDS
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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
UNIDAD DIDÁCTICA 7.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
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. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO
MÓDULO 8. PFM

Convocatorias

Inicio: Todo el año

 

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