Master en Big Data (Online)

INESEM Business School

Máster y Postgrado

A distancia / Online.

1.500 horas.

Todo el año

1.395 €/curso

  • 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.

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

    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 OVERVIEW

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. BIG DATA Y MARKETING

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 5.PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 6.DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

    MÓDULO 2. ANÁLISIS DE BIG DATA Y HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA

    MÓDULO 3. FUNDAMENTOS Y PLANIFICACIÓN DE LA MÉTRICA DIGITAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS Y MÉTRICA WEB

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS

    MÓDULO 4. HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CRM EN EL MEDIO ONLINE

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA WEB

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL ANALIZADOR DE TRÁFICO WEB PIWIK

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB

    MÓDULO 5.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 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. CLOUD COMPUTING CON AZURE Y LINUX

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CLOUD COMPUTING

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. AGENTES QUE INTERVIENEN EN EL CLOUD COMPUTING

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROYECTO DE CLOUD COMPUTING

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. SEGURIDAD Y ASPECTOS LEGALES DEL CLOUD COMPUTING

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. TOPOLOGÍA

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. AZURE

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. LINUX

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. SERVICIOS

    MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER
  • Convocatorias

    Inicio: Todo el año
 

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