Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria (Online)

Máster y Postgrado

  

A distancia / Online

  

Todo el año

  

710 horas

  

Descripción

Gracias al Master en Ingenieria de Sistemas de Decision podrás adquirir los conocimientos y competencias profesionales adecuadas para desarrollar una carrera profesional, especializándote en áreas de gran interés en la actualdiad como son la minería de datos, el big data, la gestión de bases de datos, la getión de la calidad con six sigma, etc.

Doble Titulación: - Titulación de Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión con 600 horas expedida por Euroinnova Business School y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales- Titulación Universitaria en Creación y Gestión de Base de Datos SQL con 4 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.

Requisitos

Ser trabajador contratado en el régimen general y enviar la documentación de matrícula. No válido para autónomos y funcionarios

Temario

PARTE 1. INGENIERÍA DE LA DECISIÓNPARTE 2. MODELIZACIÓN Y TRATAMIENTO DE LA INCERTIDUMBREPARTE 3. SIMULACIÓN Y METAHEURÍSTICASPARTE 4. GESTIÓN DE BASES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA DEFINICIÓN DE LOS DATOS (LDD)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA MANIPULACIÓN DE LOS DATOS (LMD)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LAS FUNCIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA SEGURIDAD DE LOS DATOS (DCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EL CONTROL DE TRANSACCIONES (TCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PARA IR MÁS LEJOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRESENTACIÓN DE PL/SQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LOS ERRORES MÁS COMUNES
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANEXOSPARTE 5. MINERÍA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 10. TÉCNICAS.
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.PARTE 6. BIG DATA PARA INGENIERÍAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BATCH PROCESSING
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESARROLLO PARA SPARK Y HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE DATOSPARTE 7. ALGORITMOS DE BIGDATA PARA INGENIERÍAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO &,, PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MININGPARTE 8. CALIDAD: SEIS SIGMA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SIX SIGMA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTOS Y PROCESOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL MÉTODO DMAIC
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODOS DE ESTADÍSTICA BÁSICA APLICADA AL SIX SIGMA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MÉTODOS DE ESTADÍSTICA AVANZADA APLICADOS AL SIX SIGMA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONTROL AVANZADO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EXPERIMENTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. MINITAB

Convocatorias

Inicio: Todo el año

 

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